Demostración Interactiva - Compresión de Audio con DFT

Este post incluye una demostración interactiva sobre la Transformada Discreta de Fourier (DFT) y su aplicación básica en la compresión de audio. Puedes cargar un archivo WAV o grabar audio, calcular la DFT, truncar los coeficientes y reconstruir la señal para ver y escuchar el efecto.

Nota: Esta es una herramienta educativa y no optimizada para compresión real.


Compresión de Audio con Transformada Discreta de Fourier (DFT)

Acerca de esta aplicación

Esta aplicación web ha sido diseñada con fines exclusivamente educativos para ilustrar los principios matemáticos de la Transformada Discreta de Fourier (DFT) y su aplicación en el procesamiento de señales de audio.

El objetivo principal es demostrar de manera práctica cómo funciona la proyección ortogonal en espacios de Hilbert, permitiendo representar una señal de audio mediante una serie de coeficientes espectrales y reconstruirla posteriormente con diferente grado de precisión según el número de coeficientes utilizados.

Importante: Esta herramienta no está optimizada para comprimir archivos de audio en un entorno profesional. Para la compresión de audio con fines prácticos, existen numerosos programas gratuitos especializados que implementan algoritmos mucho más eficientes (MP3, AAC, Opus, etc.).

¿Qué hace esta herramienta?

Esta aplicación te permite experimentar con la compresión de audio mediante el siguiente proceso:

  1. Selección de audio: Carga un archivo WAV o graba audio con tu micrófono (máximo 2 segundos procesados).
  2. Conversión de audio en vector ℓ²: La señal de audio (o un segmento inicial) se convierte en un vector numérico.
  3. Análisis DFT: La señal se transforma al dominio de la frecuencia, calculando sus componentes espectrales (coeficientes DFT).
  4. Truncamiento (Simulación de Compresión): Selecciona cuántos de los coeficientes DFT iniciales deseas mantener. Los demás se descartan (se ponen a cero).
  5. Reconstrucción (IDFT): Se aplica la Transformada Inversa de Fourier (IDFT) a los coeficientes mantenidos para reconstruir una versión aproximada de la señal original.
  6. Comparación: Visualiza las formas de onda, compara los valores numéricos y escucha las diferencias entre el audio procesado original y el reconstruido. Observa cómo el número de coeficientes afecta a la calidad y fidelidad de la reconstrucción.

Al reducir el número de coeficientes, estás aplicando un principio fundamental del análisis funcional: aproximar una función (la señal de audio) mediante la proyección en un subespacio de dimensión finita (generado por los primeros coeficientes DFT) dentro del espacio de Hilbert L² donde vive la señal. La señal reconstruida es la mejor aproximación posible en el sentido de la norma ℓ² (error cuadrático mínimo) dentro de ese subespacio.

1. Selección de Audio

Nota: Audios largos (> 2s) serán recortados para el análisis.

2. Calcular DFT

Calcula la Transformada Discreta de Fourier de los primeros 2 segundos del audio seleccionado.

3. Coeficientes DFT Resultantes (Complejos)

[Selecciona un audio y calcula la DFT para ver los coeficientes]

4. Reconstrucción (Truncamiento + IDFT)

Selecciona cuántos coeficientes DFT (del paso 3) usar para reconstruir el audio mediante la IDFT. Menos coeficientes simulan mayor compresión.

5. Forma de Onda Comparativa

Visualización de la señal de audio procesada (azul) y la señal reconstruida (naranja) superpuestas.

Audio Original Procesado (max 2s) Audio Reconstruido

6. Comparación de Valores Numéricos (Vectores ℓ²)

Compara los valores numéricos iniciales de la señal procesada y la reconstruida.

Audio Original Procesado

[Valores del audio procesado...]

Audio Reconstruido

[Valores del audio reconstruido...]

7. Registro de Progreso

[Registro de eventos y progreso del proceso...]

Procesando...

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