[en] The integration of feature extraction layers at the frontend of Deep Neural Networks for audio signal processing can enhance their performance by enabling systems to focus on relevant information rather than processing entire complex signals. Existing feature ex- traction techniques for audio signals, such as the Mel-filterbanks and Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC), effectively mimic the human auditory system and demonstrate strong performance; however, they are fixed methods that lack adaptability to varying input signals. This work explores learnable frontend solutions for audio processing that require minimal computational resources, making them suitable for constrained environments like mobile devices. We aim at using deep learning techniques to build feature extractors that can adapt to input data. Within our work, we make two main contributions. We first evaluate SincNet, a popular State of the Art frontend against traditional approaches, assessing its performance across multiple tasks to determine whether it can be generalized for different problems and signals. Additionally, we introduce LW-Net, a novel learnable frontend that combines Convolutional Neural Networks (CNN) with Wavelet Transforms (WT) and the Lifting Scheme to extract relevant features from general audio signals. This architecture is designed to combine the multiresolution analysis properties of the Discrete Wavelet Transform with the Lifting scheme to parametrically build a small frontend. Our goal is that such frontend requires a minimal amount of computational resources to be implemented and trained and can improve the performance of small Deep Neural Networks, therefore being suitable for resource constrained environments.

[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.