TY  - BOOK
AU  - Zamora Nelson,Gabriel Alejandro
AU  - Salinas Carrasco, Luis (Comisión de tesis)
AU  - von Brand Skopnik, Horst (Comisión de tesis)
AU  - Torres López, Claudio ESteban (Comisión de tesis)
AU  - Zañartu Salas, Matías (comisión de tesis)
ED  - UTFSM. Departamento de Informática (1994-)
ED  - UTFSM.
TI  - Compresion fractal de datos aplicada a señales de audio
U1  - M INF  
CY  - Valparaíso
PB  - UTFSM
N1  - incluye anexos; Tesis (Ing. Civil Informático) -- (Mag. en Ciencias de la Ing. Informática)--Prof. Guía: Luis Salinas, Prof. Corref.: Horst von Brand, Claudio torres, Matías Zañartu
N2  - Dado que una onda sonora puede ser capturada y digitalizada, los datos resultantes son objeto de almacenamiento y transmision, por lo que la compresi on de datos permite reducir su espacio en memoria computacional, para luego recuperar los datos en forma aproximada, sin afectar en gran medida la informacion asociada a ellos. En particular, para se~nales de audio, es posible apreciar compresion de datos que va desde la reproduccion de musica mediante dispositivos MP3, DVD hasta Streaming va Internet y telecomunicaciones. El problema de la compresion de audio es interesante, por el hecho de que tanto el espacio computacional utilizado como su velocidad transmision, esta limitado por elementos fsicos, por lo que entre mayores sean los esfuerzos en este ambito, mayor sera el benecio para reducir la brecha entre grandes volumenes de datos y los elementos fsicos implicados. Por otro lado, el utilizar algoritmos de compresion con perdida de datos en audio implica imperfecciones en la se~nal reconstruida, pero que el sistema auditivo humano no puede detectar. La dicultad del problema reside en que algoritmos existentes basan su funcionamiento en modelos psicoacusticos, que modelan matematicamente el sistema auditivo humano mediante experimentacion, logrando establecer a priori hasta que punto es posible deteriorar una se~nal en la compresion, sin que se vea afectada su posterior interpretacion. La solucion propuesta implica el dise~no e implementacion de un algoritmo de compresion fractal con perdida de datos aplicado a se~nales de audio. Como novedad a lo existente, se propone una implementacion paralela mediante NVIDIA CUDA y el uso un algoritmo de Clustering para la reduccion del tiempo de compresion. Ademas, se sugiere el uso de un ltro perceptual para aprovechar los fenomenos auditivos que se producen en el oido humano. Los resultados auditivos logrados son comparados frente a MP3, tanto en tiempo de compresion-descompresion y calidad auditiva estimada por PEAQ. La calidad auditiva, razon de compresion y tiempo de descompresion resultantes del algoritmo de compresion fractal se acercan a su contraparte MP3, donde si bien es una solucion inicial, requiere mayor esfuerzo de investigacion, sobretodo para mitigar la diferencia en los tiempos de compresion, donde existe margen para investigar con total libertad
ER  -