Procesamiento de Señales y Audio

eBook académico que presenta de manera progresiva los fundamentos y aplicaciones del procesamiento de señales y audio, integrando conceptos de análisis temporal, espectral y perceptual con técnicas utilizadas en sistemas modernos de reconocimiento automático de voz y codificación de audio. El contenido aborda herramientas como la convolución, los diagramas de bloques, las Series y Transformadas de Fourier, la Transformada Discreta de Fourier (DFT), la Transformada Rápida de Fourier (FFT), la STFT y los espectrogramas.

El eBook profundiza en la generación de características para señales de audio, estudiando el cepstrum, el Short-Time Cepstrum y los Coeficientes Cepstrales en Frecuencia Mel (MFCC). Se explican sus fundamentos, etapas de cálculo y aplicaciones en el reconocimiento automático de voz, incluyendo procesos como pre-énfasis, segmentación, windowing, análisis mediante Fourier, banco de filtros Mel, cálculo de energía logarítmica y Transformada Discreta del Coseno.

También desarrolla el funcionamiento de los sistemas automáticos de reconocimiento de voz (ASR), desde la adquisición y digitalización de la señal hasta la extracción de características y el modelado. Se estudian el muestreo, la cuantización, el pre-énfasis, framing, windowing, análisis espectral, filtrado y análisis cepstral, además de la utilización de características estáticas, delta y doble-delta como entrada para modelos de reconocimiento.

El contenido incorpora además los fundamentos de redes neuronales artificiales (ANN) y redes neuronales convolucionales (CNN) aplicadas al reconocimiento de voz. Se abordan aspectos relacionados con el diseño de arquitecturas, entrenamiento, retropropagación, hiperparámetros, evaluación del desempeño, matrices de confusión y métricas como la tasa de error y Word Error Rate (WER). En el caso de las CNN, se estudia su aplicación sobre representaciones como espectrogramas, espectrogramas Mel y MFCC.

Finalmente, el eBook aborda la codificación y compresión de la voz, explicando los principios de compresión con y sin pérdida, los criterios para evaluar sistemas de compresión y estándares como HE-AAC v2 y Opus, además del Análisis Predictivo Lineal (LPC) y sus parámetros para la representación eficiente de señales de voz.

¿Qué encontrarás en este eBook?

• Fundamentos del procesamiento digital de señales y audio.
• Convolución y diagramas de bloques.
• Análisis de Fourier en los casos continuo y discreto.
• DFT, FFT, espectros de magnitud y fase.
• STFT y análisis mediante espectrogramas.
• Cepstrum y Short-Time Cepstrum.
• Extracción de características para reconocimiento automático de voz.
• Fundamentos y cálculo de MFCC.
• Etapas de procesamiento de sistemas ASR.
• Muestreo, cuantización, pre-énfasis, framing y windowing.
• Análisis espectral y filtrado mediante bancos de filtros Mel.
• Redes neuronales artificiales aplicadas al reconocimiento de voz.
• Diseño, entrenamiento y evaluación de ANN.
• Redes neuronales convolucionales y procesamiento de representaciones tiempo-frecuencia.
• Compresión de audio con y sin pérdida.
• Características y aplicaciones de HE-AAC v2 y Opus.
• Análisis Predictivo Lineal (LPC) y parámetros para codificación de voz.

Además de su valor como material académico, este eBook puede servir como material de consulta y referencia para estudiantes y profesionales interesados en procesamiento digital de señales. El contenido busca conectar los fundamentos teóricos con aplicaciones tecnológicas, proporcionando una base para el desarrollo de proyectos académicos, investigativos y profesionales.