Procesamiento digital de señales aplicado a la minimización de ruido en señales de voz pregrabadas

En este documento se presenta el desarrollo de un sistema basado en filtros digitales para la minimización de ruido de señales de voz que han sido pregrabadas analógicamente en cintas magnéticas o cassette. Estas grabaciones presentan ruido y distorsión debido a la forma de almacenamiento a las que...

Full description

Autores:
Montenegro Marcillo, Diego Hernando
Antia Castaño, Julian Eduardo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Universidad del Cauca
Repositorio:
Repositorio Unicauca
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unicauca.edu.co:123456789/1515
Acceso en línea:
http://repositorio.unicauca.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1515
Palabra clave:
Filtros digitales
Ruido
Distorsión
Filtros adaptativos
Señales analógicas
Señales digitales
Rights
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Description
Summary:En este documento se presenta el desarrollo de un sistema basado en filtros digitales para la minimización de ruido de señales de voz que han sido pregrabadas analógicamente en cintas magnéticas o cassette. Estas grabaciones presentan ruido y distorsión debido a la forma de almacenamiento a las que fueron sometidas y al deterioro natural por al paso del tiempo, ruido y distorsión que serán minimizados, o eliminados completamente de ser posible, con el uso de filtros adaptativos. Se hace un estudio sobre señales analógicas y digitales y cómo estas se afectan por ruidos e interferencias, se estudia el filtrado digital y los diferentes tipos de filtros que existen para así poder determinar cuál de ellos se ajusta de la mejor manera a la consecución de nuestro objetivo. Se desarrolla en la herramienta de software matemático MATLAB ® un sistema con filtros adaptativos y se analiza los resultados obtenidos de forma cualitativa y cuantitativa para así determinar qué tan efectivo es el uso de este tipo de filtros en la minimización de ruido sobre señales de voz. Por último se concluye en detalle sobre los resultados obtenidos y se enumeran algunas posibles adaptaciones o trabajos futuros para el desarrollo de este tipo de sistemas con filtros adaptativos.