Sistema de Control Activo de Ruido con Identificación On-line del Camino Secundario sobre Unidades de Procesado Gráfico de Propósito General

Abstract

El presente Trabajo de Fin de Máster se enmarca en el ámbito de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, concretamente en el Procesado de Señal. Este trabajo tiene como objetivo implementar un sistema de Control Activo de Ruido en el interior de una sala con identificación on-line del camino secundario sobre Unidades de Procesado Gráfico (GPU). Se ha elegido como plataforma hardware la GPU dado que es un dispositivo con gran capacidad de procesado paralelo que puede ser explotada satisfactoriamente para aplicaciones de audio que requieren una elevada carga computacional. La identificación on-line del camino secundario es una necesidad en las aplicaciones de sonido en tiempo real para poder responder a las variaciones del canal acústico (ya sea porque los transductores cambien de posición o porque haya objetos moviéndose en el interior de la sala). El algoritmo que buscamos emplea una estructura válida para nuestra aplicación y se integra eficientemente sobre la GPU, pues este hardware está diseñado para trabajar en bloques. Además de todo esto, trabajamos en el dominio frecuencial y con el particionado de los filtros adaptativos, pues ello mejorará en la eficiencia de nuestro sistema.

The current End-of-Master Project is defined in the field of Information and Communication Technology, more exactly in Digital Signal Processing. The aim of this work is to implement an Active Noise Control system inside of a room with an on-line identification of the secondary path over Graphic Process Units (GPUs). A GPU has been chosen as a hardware platform because it is a device with a high parallel processing capacity and it can be satisfactorily exploited by audio applications with a high computational load. An on-line identification of the secondary path is necessary in real time sound applications in order to respond to variations of an acoustic channel (because either transductors can change their posisition or there are objects moving inside of a room). We are looking for an algorithm which is employing a valid structure in our application and it is been efficiently integrated over a GPU, since this hardware is designed to work in blocks of samples. In addition to this, we are working in the frequency domain and by partitioning adaptive filters, since it will improve our system in terms of efficiency.