Comprensión de audio mediante técnicas fractales

Zusammenfassung

Desde la publicación de los primeros trabajos de Barnsley y de Jacquin se ha avanzado mucho en la utilización de los fractales para la compresión de imágenes. Estas técnicas se basan en explotar las similitudes entre distintas zonas de una imagen, para ello se hace uso de una serie de transformaciones afines que reciben el nombre de sistemas de funciones iteradas (IFS: Iterated Function Systemas), y enre ellas las más utilizadas son las llamadas PIFS (Partitioned Iterated Function Systems) Las teorías desarrolladas no están restringidas a las dos dimensiones de las imágenes, por lo que es posible reutilizar estos conocimientos en señales de una dimensión, como las señales de audio. Toda la bilbiografía que aborda la utilización de IFS es una dimensión se centra en establecer las bases matemáticas del problema sin profundizar en los aspectos prácticos. En esta tesis se pretende abordar los problemas que surgen al utilizar estos métodos en la compresión de señales dde audio, y dar las soluciones adecuadas. Así pues, el primer paso consistirá en obtener un buen modelo fractal de las señales de audio, es decir, obtener los parámetros de las PIFS que permitan reproducir la señal original preservando su calida. Para ello partiremos de métodos teóricos propuesto enla literatura e iremos modificándolos con el objetivo de desarrollar un algoritmo práctico que permita la compresión - descompresión de señales en tiempo real, es decir, sin que el proceso introduzca grandes retardos. El segundo paso, tras obtener los parámetros de los PIFS que modelan la señal de audio, consistirá en cuantificar y codificar dichos parámetros. Para ello se estudiará qué características tienen y se buscará entre los métodos tradicionales que aparecen en la literatura cuál es el que mejor se adapta.