Desarrollo de un equipo electrónico orientado a la detección de segmentos de publicidad en señales de audio de radiodifusión FM

• Autores: Zavala Chate, Rodrigo Julian, Salomon Leon, Sebastian Jean Andree
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/688132
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/688132
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Radio fusión FM; Red neuronal; Anuncios; SDR; FM fusion radio; Neural network; Announcements; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

El presente trabajo de suficiencia profesional se basa en el estudio previo titulado “An SVM-based Intelligible Signal Presence Detection Algorithm for FM Signals Demodulated via SDR”. Este trabajo ha permitido establecer un nuevo objetivo centrado en la identificación de anuncios en emisoras de frecuencia modulada (FM) informativas del Perú. Nuestro trabajo aporta una innovación significativa mediante el desarrollo de un sistema avanzado que detecta anuncios publicitarios en las señales de radio FM, utilizando tecnología de Radio Definida por Software (SDR) siendo crucial para aplicaciones que van desde estudios de mercado hasta la regulación de contenidos. Además de las mejoras en los algoritmos de detección, el proyecto incluye importantes avances en el hardware del dispositivo. Destaca la inclusión de una unidad de redundancia de energía, esencial para asegurar la operatividad continua del dispositivo incluso durante interrupciones en el suministro eléctrico. Esta característica garantiza que el sistema mantenga su funcionalidad y capacidad de recolección de datos sin interrupciones. En conclusión, este es un dispositivo que ayudará a poder recuperar las grabaciones de las noticias sin publicidad para poder agilizar su análisis.   • Análisis y propósito de la investigación: Este trabajo propone identificar y eliminar anuncios de una emisora FM, proporcionando contenido sin publicidad para su análisis. La problemática resuelta es evitar la necesidad de escuchar grabaciones con anuncios. Las limitaciones de los métodos actuales incluyen la falta de hardware especializado, la ausencia de un algoritmo eficaz para identificar y eliminar anuncios, y la necesidad de un respaldo energético para asegurar que el dispositivo permanezca operativo y no pierda información   • Diseño, metodología y/o aproximación: Basado en las limitaciones identificadas en diversas investigaciones, se planteará un modelo de aprendizaje automático basado en redes neuronales capaz de identificar anuncios en segmentos de audio extraídos de emisoras de FM. Este modelo permitirá la eliminación y filtrado de los anuncios del audio original para un análisis posterior.