[ca] La integració de capes d'extracció de característiques en el frontend de Xarxes Neuronals Profundes per al processament de senyals d'àudio pot millorar el seu rendiment en permetre que els sistemes se centrin en informació rellevant en lloc d'haver de processar senyals completes. Les tècniques existents d'extracció de característiques per a senyals d'àudio, com els Mel-filterbanks i els Coeficients Cepstrals en Frequència Mel (MFCC), imiten eficaçment el sistema auditiu humà i demostren un rendiment sòlid; tanmateix, són mètodes fixos que manquen d'adaptabilitat a diferents senyals d'entrada. Aquest treball explora solucions de frontends que es poden aprendre per al processament d'àudio i que requereixen recursos computacionals mínims, cosa que les fa adequades per a entorns restringits com dispositius mòbils. El nostre objectiu és utilitzar tècniques d'aprenentatge profund per construir extractors de característiques que puguin adaptar-se a les dades d'entrada. Dins del nostre treball, fem dues contribucions principals. Primer, avaluem SincNet, un popular frontend d'última generació, en comparació amb enfocaments tradicionals, analitzant el seu rendiment en múltiples tasques per determinar si es pot generalitzar per a diferents problemes i senyals. En segon lloc, introduïm LW-Net, un nou frontend aprenible que combina Xarxes Neuronals Convolucionals (CNN) amb Transformades Wavelet (WT) i l'Esquema d'Elevació per extreure característiques rellevants de senyals d'àudio generals. Aquesta arquitectura està dissenyada per a combinar les propietats d'anàlisi multiresolució de la Transformada Wavelet Discreta amb el Lifting Scheme per construir de manera paramètrica un petit frontend. El nostre objectiu és que aquest frontend requereixi una quantitat mínima de recursos computacionals per ser implementat i entrenat, i que pugui millorar el rendiment de petites Xarxes Neuronals Profundes, sent per tant adequat per a entorns amb recursos limitats.

[es] La integración de capas de extracción de características en el frontend de Redes Neuronales Profundas para el procesamiento de señales de audio puede mejorar su rendimiento al permitir que los sistemas se concentren en información relevante en lugar de tener que procesar señales complejas. Las técnicas existentes de extracción de características para señales de audio, como los Mel-filterbanks y los Coeficientes Cepstrales en Frecuencia Mel (MFCC), imitan eficazmente el sistema auditivo humano y demuestran un rendimiento sólido; sin embargo, son métodos fijos que carecen de adaptabilidad a distintas señales de entrada. Este trabajo explora soluciones de frontends que se puedan aprender para el procesamiento de audio y que requieren recursos computacionales mínimos, lo que las hace adecuadas para entornos restringidos como dispositivos móviles. Nuestro objetivo es utilizar técnicas de aprendizaje profundo para construir extractores de características que puedan adaptarse a los datos de entrada. Dentro de nuestro trabajo, hacemos dos contribuciones principales. Primero, evaluamos SincNet, un popular frontend en este campo de investigación, en comparación con enfoques tradicionales, analizando su rendimiento en múltiples tareas para determinar si puede generalizarse para diferentes problemas y señales. Además, introducimos LW-Net, un nuevo frontend aprendible que combina Redes Neuronales Convolucionales (CNN) con Transformadas Wavelet (WT) y el Lifting Scheme para extraer características relevantes de cualquier señal de audio. Esta arquitectura está diseñada para combinar las propiedades de análisis multiresolución de la Transformada Wavelet Discreta con el Lifting Scheme para construir de manera paramétrica un pequeño frontend. Nuestro objetivo es que dicho frontend requiera una cantidad mínima de recursos computacionales para ser implementado y entrenado, y que pueda mejorar el rendimiento de pequeñas Redes Neuronales Profundas, siendo por lo tanto adecuado para entornos con recursos limitados.