¿Te gustaría grabar tu voz u otros sonidos?, aquí te damos una idea

Autores/as

  • Araceli Casas Cordero Universidad Nacional Autónoma de México
  • Oscar Cruz Mendoza Universidad Nacional Autónoma de México
  • Jorge Uriel Jurado Muñoz Universidad Nacional Autónoma de México

Palabras clave:

grabador de audio, Arduino, shannon-nyquist, microcontrolador, señales

Resumen

El artículo expone de forma general, el tema de las señales acústicas en el ambiente, el registro, la conversión a formato digital y el almacenamiento del sonido empleando la placa Arduino. La secuencia de los temas, promueve el análisis y está enfocado al desarrollo de un dispositivo para grabar sonido. Se propone el uso de recursos open source para realizar un diseño a las necesidades de un proyecto y facilitar la recolección de información de audio, aplicado al estudio de eventos naturales. Adicionalmente, es importante considerar que la cantidad de información de naturaleza sonora es muy demandante en espacio de memoria, sin embargo, la disponibilidad de componentes que almacenan, así como los electrónicos, son cada vez más económicos. Desarrollar instrumentos que ayuden al estudio y análisis impulsará el desarrollo tecnológico en la comunidad académica. 

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Biografía del autor/a

Araceli Casas Cordero, Universidad Nacional Autónoma de México

Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de información y comunicación (DGTIC), Dirección de Innovación y Desarrollo Tecnológico, Laboratorio de Microprocesadores.
Maestrante en Arquitectura por la UNAM. Profesional técnico en mecatrónica y licenciada en Diseño Industrial, UNAM. Se desempeña en la UNAM desde hace 25 años y en los últimos cuatro en el Laboratorio de Microprocesadores. Su línea de trabajo es sobre el desarrollo de tecnologías con hardware y software de código abierto, aplicados a diferentes áreas de estudio. Sus proyectos desarrollados durante los últimos 4 años son: 1) Sensor GPS para grabar georeferencias, la información se grafica con la herramienta GoogleEarth, utilizando microcontrolador; 2) Sensor muscular para detectar actividad eléctrica en el músculo humano, utilizando microcontrolador; 3) Diseño de contenido de talleres dirigidos a la licenciatura de Diseño industrial de la UNAM; 4) Elaboración de código en Arduino para la realización de “Multitareas” aplicado a movimiento de partes con motores a pasos y DC, y 5) Dispositivo para grabar sonidos.

Oscar Cruz Mendoza, Universidad Nacional Autónoma de México

DGTIC, Dirección de Telecomunicaciones.
El Maestro Oscar Cruz Mendoza es egresado de la unidad de estudios de Posgrado de la Facultad de Ingeniería de la UNAM en la especialidad de Instrumentación Electrónica. Actualmente lleva más de 17 años de experiencia en la Dirección de Telecomunicaciones de DGTIC, durante este tiempo se ha desempeñado como Administrador de Redes Telefónicas. Ha sido presidente del Colegio de Académicos de la DGTIC durante el periodo: octubre 2014 a diciembre 2015. Impulsando las Jornadas Académicas en temas de las TIC (www.colegio.tic.unam.mx/). Es instructor del plan de becas de los módulos de telefonía y cableado estructurado. Además, colabora con la Dirección de Docencia como instructor de cursos en especializados para entidades externas a la UNAM, y con la Dirección de Sistemas y Servicios Institucionales en las ponencias para las visitas de las universidades de los estados de la República.
Actualmente colabora con el Laboratorio de Microcontroladores de la Dirección de Innovación y Desarrollo Tecnológico para proyectos académicos. Ha publicado artículos de divulgación en el suplemento Entérate (www.enterate.unam.mx) y en la plataforma Repositorio Universitario DGTIC (www.rad.unam.mx).

Jorge Uriel Jurado Muñoz, Universidad Nacional Autónoma de México

Facultad de Estudios Superiores Cuautitlán.
Pasante de la licenciatura en Tecnología de la FES AraceliCuautitlán de la UNAM. Las áreas en las cuales ha desarrollado el interés en desempeñarse son: procesamiento de señales de audio; aprendizaje automático (machine learning); procesamiento del lenguaje natural, e interfaces cerebro-computadora. Tiene experiencia profesional en el desarrollo de tecnologías de análisis de datos de forma masiva para empresas de la rama mercadológica.

Publicado

01-11-2017

Número

Vol. 18 Núm. 8 (2017): Ignorancia y agnotología: ¿Debemos enseñarlas?

Sección

Varietas

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