Logotipo del repositorio

Publicación:
Sistema de cancelación de señales de audio emitidas por un individuo en sus áreas circundantes

dc.contributor.advisorArguello Fuentes, Henry
dc.contributor.authorGarcía Fandiño, Adriana Rocío
dc.contributor.authorLicona Blanco, July Paola
dc.date.accessioned2024-03-03T17:00:11Z
dc.date.available2008
dc.date.available2024-03-03T17:00:11Z
dc.date.created2008
dc.date.issued2008
dc.description.abstractEn el presente proyecto se permiten estudiar tres etapas importantes para el desarrollo del sistema: la primera etapa consiste en la captura de la señal de audio, la segunda etapa es la predicción de las muestras de la señal de voz para tener lista la señal contraria, necesaria en la última etapa que consiste en realizar la cancelación sumando la señal original con la señal predicha. La predicción de las muestras de la señal de voz se realiza por dos métodos: Predicción lineal de voz mediante LPC, que por medio de sumatorias y combinación lineal de muestras anteriores se obtienen los siguientes valores y Redes Neuronales Artificiales (RNA) en donde, se entrena una red neuronal capaz de predecir las muestras siguientes a partir de un conjunto de muestras anteriores. A partir de los resultados de predicción es posible obtener valores matemáticos comparativos entre las dos técnicas tales como: tiempo de respuesta, calidad de la señal predicha, análisis de frecuencia de la voz y características propias de la voz. La cancelación de la señal permite el estudio de la potencia empleando las resultantes de la predicción, es decir, cancelación cuando se invierte la señal predicha (por LPC ó por RNA), de manera que se puede estudiar el impacto de poner en funcionamiento el sistema de cancelación contrastando los resultados con la cancelación óptima (invertir la señal original y sumar),
dc.description.abstractenglishThis project allowed to study three important stages of the system development: the first stage is the capture of the audio signal, the second stage is the prediction for the samples of the voice in order to get the inverse signal, which is needed for the third and last stage that is the cancellation of the voice, adding the original signal to the signal predicted. The prediction of the voice signals samples is done applying two methods: Lineal Prediction of The Voice using LPC, so the subsequent signal values are obtained making summations and lineal combinations of previous samples. Artificial Neural Networks (ARN), which are trained until they are capable of predicting the next samples, given a set of previous samples. From the result of the predictions it is possible to get mathematical comparative values between the two techniques such as: response time, quality of the predicted signal, frequency analysis of signal and voice characteristics. The signal cancellation allows the study of the voice power using the resultants of the prediction, i.e., the cancellation obtained when the predicted signal is inverted (using LPC or ARN), so that the impact of having the system running can be analyzed versus the results of the optimal cancellation (obtained by adding the original signal to its
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero de Sistemas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/20662
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectCoeficientes Predicción Lineal
dc.subjectRedes Neuronales
dc.subjectReconstrucción
dc.subjectSeñales Digitales
dc.subjectPredicción de Voz
dc.subjectCancelación de Señales
dc.subjectPresión Acústica.
dc.subject.keywordLinear Prediction Coding
dc.subject.keywordArtificial Neural Network
dc.subject.keywordReconstruction
dc.subject.keywordDigital signals
dc.subject.keywordPrediction Voice
dc.subject.keywordcancellation of signals
dc.subject.keywordacoustic pressure
dc.titleSistema de cancelación de señales de audio emitidas por un individuo en sus áreas circundantes
dc.title.englishSignal system for cancellation of audio delivered by an individual in its surrounding areas*
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.typePublication

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 3 de 3
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Carta de autorización.pdf
Tamaño:
844.88 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Documento.pdf
Tamaño:
6.42 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Nota de proyecto.pdf
Tamaño:
922.96 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format

VIGILADA MINEDUCACIÓN

Ordenanza No. 83 de 1.944 (junio 22)

Carácter académico: Universidad

Notificaciones judiciales: notjudiciales@uis.edu.co 

.

Código SNIES: 1204   Nit: 890.201.213-4

Línea Anticorrupción:  +57 (601) 562 9300 EXT: 3633

Línea transparente: +57 (607) 630 3031