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Los secretos del audio multicanal: ¿Cómo descomponen los bancos de filtros las señales de sonido?
En el mundo del procesamiento de señales de audio, los bancos de filtros son una herramienta clave para dividir una señal de entrada en sus múltiples componentes. Cada uno de estos componentes transporta una parte del rango de frecuencia de la señal original. Por ejemplo, cuando utiliza un ecualizador gráfico, notará que se pueden realzar o atenuar diferentes bandas de frecuencia, que es exactamente lo que proporcionan los bancos de filtros.
El proceso de análisis del banco de filtros es parte del análisis de la señal, que divide la señal de entrada en múltiples subbandas, cada banda de frecuencia corresponde a un filtro en el banco de filtros.
Cuando estas señales de subbanda se reensamblan, se denominan síntesis, lo que significa que la señal completa se recompone mediante un proceso de filtrado. Este proceso es particularmente importante en el procesamiento de señales digitales porque nos permite reconstruir la señal de sonido de diferentes maneras para lograr el efecto deseado.
Varias aplicaciones de los bancos de filtros
Los bancos de filtros tienen una variedad de aplicaciones, desde ecualizadores digitales hasta codificadores de voz y tecnologías de compresión de audio. En la codificación de audio, algunas frecuencias pueden ser más importantes que otras, lo que significa que podemos utilizar técnicas de codificación más finas para frecuencias importantes para preservar su información importante, y una codificación más aproximada para frecuencias menos importantes para lograr el efecto de compresión.
Un codificador de voz utiliza un banco de filtros para determinar la información de amplitud de subbanda de una señal moduladora (como un sonido), que luego se utiliza para controlar la amplitud de la señal portadora.
Banco de filtros de transformada rápida de Fourier (FFT)
Además, un banco de filtros de Transformada Rápida de Fourier (FFT) es una forma de crear un receptor realizando una serie de operaciones FFT en segmentos superpuestos del flujo de datos de entrada. Esto requiere el uso de una función de ponderación para controlar la forma de la respuesta de frecuencia del filtro y, dependiendo del ancho de la forma, determina la tasa de penetración y el número de cálculos. Este método de procesamiento de señales de audio puede utilizar muestras de forma eficaz y mejorar la eficiencia del procesamiento.
Análisis detallado: proceso de análisis y síntesis
Los componentes básicos de un banco de filtros incluyen filtros de análisis y filtros de síntesis. La parte de análisis se encarga de dividir la señal en subbandas, las cuales son combinadas nuevamente por la parte de síntesis mediante upsampling y filtrado para generar la señal reconstruida. Esta estructura de análisis y síntesis es más flexible y eficiente que los métodos tradicionales de procesamiento de señales, lo que hace que los bancos de filtros sean indispensables en el procesamiento de audio multicanal.
Filtrar bancos en representación tiempo-frecuencia
En el procesamiento de señales de tiempo-frecuencia, los bancos de filtros se consideran un tipo especial de distribución cuadrática de tiempo-frecuencia (TFD), que representa la señal en el dominio conjunto de tiempo y frecuencia. Al dividir la señal en varias subbandas dentro del rango de frecuencia, el banco de filtros y el espectrograma forman juntos la distribución tiempo-frecuencia más simple, lo cual es de gran importancia para el análisis y procesamiento de señales de audio.
Características de los bancos de filtros de tipos múltiples
En bancos de filtros de velocidad múltiple, las señales se analizan a diferentes velocidades según sus respectivos anchos de banda. Esto permite que cada subbanda se procese de manera más granular según su rango de frecuencia requerido. El proceso de implementación utiliza técnicas de reducción y aumento de resolución para mejorar aún más la flexibilidad y eficiencia del banco de filtros.
Banco de filtros perfectamente reconstruido
Cuando un banco de filtros puede mantener la integridad de la señal durante el desmontaje y el reensamblaje, este tipo de banco de filtros se denomina reconstrucción perfecta. Idealmente, un banco de filtros de este tipo lograría una descomposición y reconstrucción de la señal sin pérdidas.
Curiosamente, con el avance de la tecnología, ¿cómo aprovechar al máximo las características de los bancos de filtros en el procesamiento de audio para crear una experiencia de audio más atractiva será una dirección que deberá explorarse en el futuro?
