Desarrollo de Algoritmos para Muestreo Compresivo Aplicado a Señales de Audio

• Rodolfo Moreno ; Mauricio A. Martínez ^[1] ; Mariko Nakano ; Jaime A. Delgado
  1. [1] Universidad La Salle

     Universidad La Salle

     México

     
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 25, Nº. 5, 2014, págs. 137-146
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Development of compressive sampling algorithms applied to audio signals
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• Resumen
  • español

    En este artículo se propone la aplicación de la transformada discreta de coseno (DCT) y el muestreo compresivo (MC) para la compresión de señales de audio. Usando el análisis espectral y las propiedades de la DCT se obtiene una señal de audio dispersa en el dominio de la frecuencia, lo cual permite el empleo de técnicas de MC para este tipo de señales en el dominio de la DCT. Así, se propone el uso de la DCT y el MC para obtener una representación eficiente de las señales de audio donde la DCT opera como un módulo de pre-procesamiento que permite obtener una representación dispersa de la señal en el dominio de la frecuencia, permitiendo la posterior aplicación del MC a las señales de audio. Con esto es posible obtener una representación de las señales de audio con menos muestras que las requeridas por el conocido teorema de muestreo.

  • English

    In this paper, it is proposed to apply the discrete cosine transform (DCT) and the compressive sampling (CS) techniques to audio signal compression. Using spectral analysis and the properties of the DCT, audio signals can be treated as sparse signals in the frequency domain. This is especially true for sounds representing tones. Thus, it is proposed using the DCT as a preprocessor to obtain a sparse representation in the frequency domain, combined with CS to obtain an efficient representation of the signals. It is shown that the subsequent application of CS represents the signals with less information than the well-known sampling theorem.