Codificación y compresión de señales de voz con cuantización vectorial no determinística
En los sistemas de transmisión [1] actuales es de vital importancia garantizar la integridad de la información y a su vez, que ésta se encuentre protegida de cualquier ambiente externo que exponga la misma a fuentes no deseadas. Por esto la codificación se ha convertido en una de las herramientas má...
| Autor Principal: | Suell Dutra, Max; Ph. D. Grupo de Pesquisa em Projetos de Maquinas e Robótica, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro |
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| Otros Autores: | Valencia Niño, César Hernando; M. Sc. Grupo de Investigación AMSCP, Universidad Santo Tomás de Aquino, Bucaramanga, Sánchez García, Rodolfo; Ingeniero de Telecomunicaciones. Acanto Telecomunicaciones y Redes S.A. Cisco Certified Network Associated (CCNA) |
| Formato: | info:eu-repo/semantics/article |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad Santo Tomás. Seccional Bucaramanga
2009
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/291 |
| Etiquetas: |
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| Sumario: |
En los sistemas de transmisión [1] actuales es de vital importancia garantizar la integridad de la información y a su vez, que ésta se encuentre protegida de cualquier ambiente externo que exponga la misma a fuentes no deseadas. Por esto la codificación se ha convertido en una de las herramientas más importantes para garantizar la seguridad y exclusividad de la información entre su origen y destino; frecuentemente encontramos que las señales que involucran información son de tamaños mayores y, por lo tanto, su procesamiento y transmisión es más complicado, por esto la alternativa de utilizar métodos de compresión de datos también es usada frecuentemente; en este artículo es utilizada la técnica de cuantización vectorial no determinística para codificar y comprimir la información. De la misma forma, es posible encontrar que al elevar el grado de compresión e implementar algoritmos de codificación se encuentran problemas que comprometen la calidad de la información, es posible que al querer recuperar los datos originales características propias del procesamiento de datos generan pérdidas en la inteligibilidad de la señal original, para esto son utilizadas técnicas diversas como el algoritmo LMS de filtrado adaptativo y así obtener un aprovechamiento significativo. |
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