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dc.date.accessioned 2008-05-02T16:15:33Z
dc.date.available 2008-05-02T03:00:00Z
dc.date.issued 1996
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/2134
dc.description.abstract Dado que las tendencias actuales de codificación de señales de audio utilizan un esquema mixto de codificación por análisis multiresolución, preferentemente codificación en sub-bandas, complementado con alguna otra técnica de codificación en cada banda (ATC, DPCM, etc.) y dado el creciente interés de los investigadores en utilizar la Transformada Wavelet, que también realiza un análisis multiresolucional y que representa una alternativa al análisis de Fourier, nos interesamos en avanzar sobre este tema en particular y experimentar utilizando esta transformada en algoritmos de compresión de audio. Es el propósito de este trabajo estudiar el esquema de descomposición multiresolucional de la Transformada Wavelet y utilizar esta descomposición para experimentar en la codificación de señales de audio. Nuestra propuesta se extiende desde realizar una breve introducción a los fundamentos del procesamiento de señales digitales hasta el desarrollo de una interfase gráfica para la compresión de audio. En el Capítulo 1 se presenta un repaso de los fundamentos del procesamiento de señales digitales que incluye: características de las señales discretas en tiempo, sistemas lineales, invariantes, causales y estables, convolución, transformada Z, transformada de Fourier, filtros digitales y muestreo de señales continuas. En el Capítulo 2 se hace una introducción a las diferentes técnicas de codificaciones de señales de voz, como: técnicas de codificación en el dominio del tiempo, técnicas de codificación en el dominio frecuencial y vocoders. En el Capítulo 3 nos extendemos sobre un caso en particular de las técnicas de codificación en el dominio frecuencial, la codificación en sub-bandas, que está estrechamente relacionada con la transformada wavelet. El Capítulo 4 está dedicado a la transformada wavelet. En este capítulo se explican el esquema de descomposición utilizando la transformada wavelet básica y su generalización en el esquema de descomposición usando transformada wavelet empaquetada. En el Capítulo 5 se explican los diferentes tipos de algoritmos implementados ya sea usando descomposición por transformada wavelet básica o por transformada wavelet empaquetada. El Capítulo 6 esta dedicado a explicar una interfase Windows para compresión de audio que implementamos con el objetivo de dar al algoritmo de compresión un soporte visual e interactivo. En el Capítulo 7 se muestran las evaluaciones realizadas y los resultados obtenidos, así como también las conclusiones que se deducen de esta experiencia. Además se incluyen dos Anexos en donde se analizan los siguientes temas: evaluación de calidad de la voz y filtros espejo en cuadratura. Finalmente se incluyen disquetes con una copia de este trabajo, el ejecutable de la interfase Windows y algunos archivos en formato WAV. es
dc.language es es
dc.subject voz es
dc.subject Wavelets and fractals es
dc.subject Signal processing systems es
dc.title Algoritmo para el procesamiento de señales usando filtrado por octavas es
dc.type Tesis es
sedici.creator.person García, Juan Manuel es
sedici.creator.person Quentrequeo, José Roberto es
sedici.creator.person Otero, Héctor Ismael es
sedici.description.note Tesis parcialmente digitalizada en SEDICI gracias a la colaboración de la Biblioteca de la Facultad de Informática. es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Ciencias Exactas es
sedici.subtype Tesis de grado es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
sedici.contributor.director Bria, Oscar N. es
thesis.degree.name Licenciado en Informática es
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de La Plata es
sedici.date.exposure 1996
sedici2003.identifier ARG-UNLP-TDG-0000000051 es


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