LTFAT Y OCTAVE: IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMAS DE PROCESAMIENTO DE AUDIO EN TIEMPO REAL (LTFAT Y OCTAVE: IMPLEMENTATION OF REAL TIME AUDIO PROCESSING SYSTEMS)
Resumen
El procesamiento digital de señales brinda a los ingenieros las herramientas necesarias para acondicionar de forma adecuada las señales de información. Sin embargo, cuando un estudiante de ingeniería se adentra al procesamiento de señales, suele ver los temas de forma intangible y piensa en ellos de manera abstracta. Esto dificulta el entendimiento y comprensión de cómo un sistema digital puede ser utilizado para resolver problemas en ingeniería. Por ello, en este trabajo se presenta una forma de implementar un sistema de procesamiento digital de señales en tiempo real, usando conocimientos básicos de programación y una herramienta de software libre. Así, un alumno de ingeniería podrá desarrollar sistemas básicos de procesamiento con un resultado inmediato, mejorando el entendimiento, y a su vez aplicando los conocimientos adquiridos del procesamiento digital de señales. También podrá modificar de forma intuitiva el funcionamiento del sistema, así como los diversos parámetros, que permitirá adecuar el resultado del proceso.
Palabras Clave: Efectos de sonido, Octave, Procesamiento de audio, Procesamiento digital de señales.
Abstract
Digital signal processing provides engineers with the necessary tools to properly condition information signals. However, when an engineering student gets into signal processing, usually sees the topics in an intangible and abstract way. This makes it difficult to understand and comprehend how a digital system can be used to solve engineering problems. Therefore, this paper presents a way to implement a real-time digital signal processing system, using basic programming knowledge, and free software. Thus, an engineering student will be able to develop basic processing systems with an immediate result, improving the understanding, and at the same time, applying the acquired knowledge of digital signal processing. The student will be able to intuitively modify the operation of the system, as well as the various parameters, which will allow to modify the result.
Keywords: Audio effects, Audio processing, Octave, Digital signal processing.
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172-188 PDFReferencias
Dogan, Ibrahim. Teaching digital signal processing. Procedia-Social and Behavioral Sciences, No. 46, 4441-4445, 2012.
Downey, A. Think DSP: Digital signal processing in Python. O’Really Media Inc. 2016.
Fuentes, J. I., & Moo M. Dificultades de aprender a programar. Revista Educación en Ingeniería, No. 12(24), 76-82, 2017.
Gómez, C., Alducin, C. Implementación de efectos de sonido para guitarra eléctrica en la tarjeta C6713DSK. Pistas Educativas, No. 128, 539-556, 2018.
Hendry J., Nur-Rifai I., & Mileniandi Y. Sampled and discretized of short-time Fourier transform and non-negative matrix factorization: the single-channel source separation case. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer, No. 9(1), 41-48, 2021.
Moreno, S., Arevalillo, M., & Diaz, W. A linear cost algorithm to compute the discrete Gabor transform. IEEE Transactions on Signal Processing, No. 58(5), 2667-2674, 2010.
Pfaff, M., Malzner, D., Seifert, J., Traxler, J., Weber, H., & Wiendl, G. Implementing digital audio effects using a hardware/software co-design approach. Proc. of the 10th Int. Conference on Digital Audio Effects (DAFx-07), 2007.
Průša Z., Søndergaard P., Holighaus N., Wiesmeyr C., Balazs P. The Large Time-Frequency Analysis Toolbox 2.0. Sound, Music, and Motion, Lecture Notes in Computer Science 2014, pp 419-442. 2014.
Průša Z., & Holighaus N. Fast Matching Pursuit with Multi-Gabor Dictionaries. ACM Transactions on Mathematical Software, 2020.
Rickel, J. W. Intelligent computer-aided instruction: a survey organized around system components. IEEE Trans Systs Man Cybernet, Vol; 19, 40-47, 1989.
Søndergaard P., Torrésani B., Balazs P. The Linear Time-Frequency Analysis Toolbox. International Journal of Wavelets, Multiresolution Analysis and Information Processing, 10(4), 2012a.
Søndergaard P. Efficient algorithms for the discrete Gabor transform with a long FIR window. Journal of Fourier Analysis and Applications, No. 18(3), 456-470, 2012b.
Stearns, S. D., & Hush D. R. Digital Signal processing with examples in Matlab. CRC Press. 2002.
Takeuchi, D., Yatabe, K., Koizumi, Y., Oikawa, Y., & Harada N. Data-driven design of perfect reconstruction filterbank for DNN-based sound source enhancement. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing ICASSP 2019, pp 596-600, 2019.
Weeks, M., Digital signal processing using Matlab & wavelets. Jones & Bartlett Publish¬¬ers, 2011.
Welch, T. B., Wright, C. H., & Morrow, M. G. Real-time digital signal processing from Matlab to C with the TMS320C6x DSPs. CRC Press. 2016.
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