Publicación: Sistema de cancelación de señales de audio emitidas por un individuo en sus áreas circundantes
| dc.contributor.advisor | Arguello Fuentes, Henry | |
| dc.contributor.author | García Fandiño, Adriana Rocío | |
| dc.contributor.author | Licona Blanco, July Paola | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-03T17:00:11Z | |
| dc.date.available | 2008 | |
| dc.date.available | 2024-03-03T17:00:11Z | |
| dc.date.created | 2008 | |
| dc.date.issued | 2008 | |
| dc.description.abstract | En 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.abstractenglish | This 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.degreelevel | Pregrado | |
| dc.description.degreename | Ingeniero de Sistemas | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
| dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/20662 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas | |
| dc.publisher.program | Ingeniería de Sistemas | |
| dc.publisher.school | Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
| dc.rights.license | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 | |
| dc.subject | Coeficientes Predicción Lineal | |
| dc.subject | Redes Neuronales | |
| dc.subject | Reconstrucción | |
| dc.subject | Señales Digitales | |
| dc.subject | Predicción de Voz | |
| dc.subject | Cancelación de Señales | |
| dc.subject | Presión Acústica. | |
| dc.subject.keyword | Linear Prediction Coding | |
| dc.subject.keyword | Artificial Neural Network | |
| dc.subject.keyword | Reconstruction | |
| dc.subject.keyword | Digital signals | |
| dc.subject.keyword | Prediction Voice | |
| dc.subject.keyword | cancellation of signals | |
| dc.subject.keyword | acoustic pressure | |
| dc.title | Sistema de cancelación de señales de audio emitidas por un individuo en sus áreas circundantes | |
| dc.title.english | Signal system for cancellation of audio delivered by an individual in its surrounding areas* | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
| dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | |
| dspace.entity.type | Publication |
Archivos
Bloque original
1 - 3 de 3
Cargando...
- Nombre:
- Carta de autorización.pdf
- Tamaño:
- 844.88 KB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
Cargando...
- Nombre:
- Nota de proyecto.pdf
- Tamaño:
- 922.96 KB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
