[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.

[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.