evaluaciÓn del confort acÚstico a partir del nivel de

UNIVERSIDAD DE LEÓN UNIVERSIDAD DE VALLADOLID

MÁSTER DE POSTGRADO EN INGENIERÍA ACÚSTICA Y VIBRACIONES

TRABAJO FIN DE MÁSTER

EVALUACIÓN DEL CONFORT ACÚSTICO A PARTIR DEL NIVEL DE SONORIDAD PROPUESTO

POR E. ZWICKER Y EL ÍNDICE DE RUIDO EN OFICINAS

Olaia Sánchez González

Tutor: Dr. María Ángeles Martín Bravo Tutor colaborador: Dr. Ana Isabel Tarrero Fernández

Tutor empresa: Dr. José Elías Arias Puga

Valladolid, Convocatoria de Julio de 2014.

UNIVERSIDAD DE LEÓN UNIVERSIDAD DE VALLADOLID

MÁSTER DE POSTGRADO EN INGENIERÍA ACÚSTICA Y VIBRACIONES

TRABAJO FIN DE MÁSTER

EVALUACIÓN DEL CONFORT ACÚSTICO A PARTIR DEL NIVEL DE SONORIDAD PROPUESTO

POR E. ZWICKER Y EL ÍNDICE DE RUIDO EN OFICINAS

Olaia Sánchez González

Tutor: Dr. María Ángeles Martín Bravo

Tutor colaborador: Dr. Ana Isabel Tarrero Fernández Tutor empresa: Dr. José Elías Arias Puga

VºBº

Valladolid, Convocatoria de Julio de 2014.

Evaluación del confort acústico a partir del nivel de sonoridad propuesto por E. Zwicker y el IRO

1

AGRADECIMIENTOS

A Dña. Mª Ángeles Martín Bravo y Dña. Ana Isabel Tarrero Fernández,

profesoras del Departamento de Física Aplicada de la escuela de Ingenierías Industriales

de la Universidad de Valladolid.

A D. José Elías Arias Puga y D. Roi Arias Salve, de Proceso Digital de Audio.

A D. Salvador Cerdá Jordá, doctor investigador en Proceso Digital de Audio.

A D. Rafael Viñas del Departamento de Física Aplicada de la Escuela de

Ingenierías Industriales de la Universidad de Valladolid.

A D. Daniel De la Prida Caballero y a Luis Arturo Ortiz Brunicardi, compañeros

del Master en Ingeniería Acústica y Vibraciones.

RESUMEN

La percepción psicoacústica, además del nivel sonoro, es un factor importante

para poder evaluar el grado de molestia que se aprecia en un entorno o la calidad sonora

del mismo. Conocemos como calidad sonora o confort acústico, al ambiente con

sonidos que no molestan, o que no perturban y que no causan daño a la salud.

En este trabajo se propone el índice ICCA “Índice de Calidad y Confort

Acústico” para la evaluación de diferentes ambientes, a partir del estudio de los

parámetros psicoacústicos como el Loudness, y el agrado y la molestia de Zwicker,

además del estudio del Índice de Ruido en Oficinas (IRO) especificado en la nota

técnica NTP 503 del ministerio de trabajo.

ABSTRACT

The psicoacoustic perception, besides the sound level, is an important factor for

evaluating the annoyance noise level in the surroundings of a specific place or maybe

the sound quality instead. We do know how the sound quality or acoustic comfort

doesn't annoy or does not disturb and doesn't do any harm.

In this project is stated the index QACI "Quality and Acoustic Comfort Index"

for the evaluation of different environments, by using parameters as loudness, liking

and not liking of the sounds by Zwicker, in addition to the Noise in Offices Index (NOI)

specified in the technic note NTP 503 of the Ministry of Labour.

2

ÍNDICE

1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS

1.1. INTRODUCCIÓN

1.2. OBJETIVOS

2. ANTECEDENTES

3. ERGONOMÍA Y CONFORT ACÚSTICO

4. FUNDAMENTOS DE LA PSICOACÚSTICA

4.1. FISIOLOGÍA DEL OÍDO HUMANO

4.1.1. FUNCIONAMIENTO DEL OÍDO HUMANO

4.2. NO LINEALIDAD EN LA PERCEPCIÓN DEL NIVEL

4.3. NO LINEALIDAD EN LA PERCEPCIÓN DE LA FRECUENCIA

4.4. BANDAS CRÍTICAS

4.5. ENMASCARAMIENTO FRECUENCIAL

4.6. ENMASCARAMIENTO TEMPORAL

4.7. PARÁMETROS ACÚSTICOS

4.7.1. PONDERACIÓN TEMPORAL

4.7.2. PONDERACIÓN FRECUENCIAL

4.7.3. ANÁLISIS EN BANDAS DE OCTAVA Y TERCIO DE OCTAVA

5. PARÁMETROS PARA LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD SONORA

5.1. PITCH

5.2. LOUDNESS (SONORIDAD)

5.3. SHARPNESS (NITIDEZ)

5.4. FLUCTUATION STRENGTH

5.5. ROUGHNESS (RUGOSIDAD)

5.6. TONALITY (TONALIDAD)

6. ÍNDICES GLOBALES PARA LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD

SONORA

6.1. NIVEL SONORO CONTINUO EQUIVALENTE

6.2. CURVAS DE VALORACIÓN NR

6.3. TIEMPO DE REVERBERACIÓN


3

6.4. INTELIGIBILIDAD DE LA PALABRA

6.5.ÍNDICE DE RUIDO EN OFICINAS (IRO)

6.6. ÍNDICES GLOBALES DEFINIDOS POR E.ZWICKER

6.6.1. SENSORY PLEASANTNESS (AGRADO)

6.6.2. PSYCHOACOUSTIC ANNOYANCE (MOLESTIA)

7. DESARROLLO

7.1. CLASIFICACIÓN DE AMBIENTES

7.2. METODOLOGÍA

7.2.1. INSTRUMENTACIÓN DE MEDIDA Y GRABACIÓN

7.2.2. DESCRIPCIÓN DE LOS ESTUDIOS REALIZADOS

7.2.3. AJUSTE DEL EQUIPO EN LA GRABACIÓN

7.3. IMPLEMENTACIÓN MATLAB

7.4. PSYSOUND 3

7.4.1. FUNCIONAMIENTO DEL PSYSOUND 3

7.5. ARTEMIS

8. RESULTADOS

8.1.RESULTADOS DE LOS CÁLCULOS REALIZADOS CON EL CÓDIGO

IMPLEMENTADO EN MATLAB

8.2. RESULTADOS Y COMPARACIÓN DE LOS DATOS CALCULADOS CON

EL SOFTWARE PSYSOUND 3


EL SOFTWARE ARTEMIS

8.4. RESULTADOS DE LAS ENCUESTAS REALIZADAS

9. PROPUESTA

10. CONCLUSIONES

11. BIBLIOGRAFÍA

ANEXOS.

ANEXO 1. ENCUESTA

ANEXO 2. CÓDIGO MATLAB

4

1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS

1.1. INTRODUCCIÓN

El ruido es uno de los agentes más contaminantes en nuestra sociedad, y sin

embargo, no se le da la importancia que se merece. La globalización ha ayudado a que

el ruido crezca, sobre todo en las grandes ciudades, y forma parte del día a día de los

ciudadanos.

Los efectos y daños que produce el ruido en la salud de los seres humanos

muchas veces son irreparables. Como efectos ocasionados por el ruido, se comprenden

desde una “simple” molestia hasta alteraciones fisiológicas que pueden ser generadas en

diferentes órganos, no solamente en el oído. Además, de producir efectos como

distracciones, interferencias en la comunicación o alteraciones psicológicas

(irritabilidad, tensión, agresividad, etc.), y disminución del rendimiento o problemas en

el desempeño de la tarea.

La contaminación acústica o el ruido ambiental, es una consecuencia directa de

las actividades que se desarrollan en las ciudades. Por lo tanto, la causa principal de la

contaminación acústica es la actividad humana; el transporte, la construcción de

edificios y obras públicas, la industria y las actividades de ocio entre otras. Así, se

puede señalar que el ruido es un problema fundamentalmente urbano.

Las sociedades modernas están cada vez más expuestas a este tipo de

contaminación. Los ruidos, y no los sonidos, se han convertido en un componente

omnipresente y habitual en todos los espacios de convivencia, y en todos los momentos

del día. El resultado es una situación de contaminación acústica generalizada de cuya

causalidad nadie puede sentirse ajeno. Así, en mayor o menor grado, todos actuamos

como agentes contaminantes y sufrimos “democráticamente” los efectos perjudiciales

del ruido.

Hasta el momento, todas las normativas vigentes en el estado español, abordan

el problema con el objetivo de eliminar, regular o reducir el ruido en la medida de lo

posible, suponiendo que este es el único componente del ambiente sonoro. Basándose

en índices cuantitativos que únicamente nos aportan información sobre los valores del

nivel sonoro que soportamos y no sobre la percepción que tenemos de él. De hecho, la

actual legislación vigente, establece unos límites cuantitativos, con el fin de reducir los

niveles de presión sonora a los que está sometida la sociedad, ya que se considera la


5

molestia una consecuencia directa de dichos niveles, sin tener en cuenta la percepción

que tenemos del sonido, y por lo tanto también del ruido, de manera que se ajuste mejor

a las necesidades reales de la sociedad.

Dado que hoy en día se reconoce el ruido urbano como uno de los problemas

ambientales más importantes a los que se enfrenta la humanidad, es de vital importancia

tener en cuenta la percepción sonora del mismo para poder conseguir unos ambientes

sonoros confortables, así además de tener en cuenta el análisis cuantitativo de las

condiciones acústicas de un lugar, también se considera la respuesta subjetiva de los

habitantes. A parte, es importante también crear conciencia en la población para

organizar estrategias de futuro y poder defendernos de este problema.

1.2. OBJETIVOS

El objetivo de este proyecto es realizar un estudio sobre la percepción del

confort acústico en distintos ambientes, y cuantificar el grado de molestia que generan

en las personas los diferentes sonidos provenientes de dichos ambientes, por medio de

un índice que combina tanto los parámetros subjetivos como los objetivos.

Antes de calcular los parámetros subjetivos, se va a realizar un estudio de los

parámetros psicoacústicos propuestos por E. Zwicker [9], como el Loudness o

Sonoridad, el Sharpness o Nitidez, el Roughness o Rigidez, y el Fluctuation Strength.

Por otro lado, se va a realizar el estudio de los parámetros objetivos que

recomienda la nota técnica del ministerio de trabajo NTP 503 [12] para la evaluación

del confort acústico, como el Índice de Ruido en Oficinas (IRO).

Después se va a proceder con un estudio de campo, a partir de una clasificación

subjetiva de ambientes realizada con el fin de facilitar el trabajo, en el que se van a

realizar una serie de grabaciones sonoras de diferentes tipos de ambientes, tanto

interiores como exteriores, para posteriormente poder evaluar dichas grabaciones por

medio de una implementación que se va a realizar en Matlab, lo que permitirá evaluar

los parámetros anteriormente estudiados en cada tipo de ambiente. Además, se planteará

la posibilidad de hacer una clasificación objetiva de los diferentes ambientes, a partir de

la definición de un vector, cuyas componentes dependerán del contenido frecuencial

obtenido en el espectro de cada sonido.

Finalmente, se va a proponer un índice que permita cuantificar el confort

acústico en los diferentes ambientes, y a partir de este desarrollar un producto hardware

6

(un ejemplo es el SAS-2000 de la empresa PD Audio) y software para el control y

gestión del ruido, con el fin de promover la importancia que tiene la formación y la

concienciación de las personas a la hora de afrontar los problemas de ruido.

2. ANTECEDENTES

El equipo Supervisor de Ambiente Sonoro SAS 2000 desarrollado por la

empresa Digital de Audio es un elemento evaluador del Confort Acústico de los

diferentes ambientes, en los puestos de trabajo, en el ocio, en el estudio, en el reposo,

etc.

Este dispositivo ha sido creado para evaluar el confort acústico de las salas que

albergan personas que desarrollan diversas actividades, como oficinas, bibliotecas, salas

de espera, clases, hospitales…

La nota técnica NTP 503 del ministerio de trabajo, propone varios parámetros

para evaluar el confort acústico o el ruido en oficinas, como se ha comentado

anteriormente. Entre los parámetros propuestos está el IRO, que es el que está

implementado en el SAS 2000, con una serie de correcciones añadidas a partir de

Anexo I del RD 1367.

El dispositivo clasifica el grado de confort del ambiente donde está situado

mediante tres carteles en forma de semáforo, el cual se irá adaptando a ellos

dependiendo del valor del índice que está implementado. También indica el nivel de

presión sonora en dB(A).

• Ambiente Confortable: Verde

• Ambiente Ruidoso: Ámbar

• Ambiente Muy Ruidoso: Rojo

Fig 1. Supervisor de Ambiente Sonoro, SAS 2000.


7

El SAS 2000 sigue el siguiente proceso para realizar el cálculo:

Se van acumulando las muestras de nivel tomadas durante un periodo de

aproximadamente 1 segundo por un micrófono de condensador de Tipo II. Estas

muestras se procesan y ponderan para realizar el cálculo del Nivel Equivalente en

decibelios A (ver capítulo 6.1.) del segundo completo. Cuando se ha realizado esta

operación 60 veces, se ordenan los niveles de menor a mayor y se toman los valores

representativos del L10 y L90 del periodo. A partir de estos valores se obtiene el cálculo

del IRO (ver capítulo 6.5.), calculándolo cada minuto. A este valor de IRO se le suman

las penalizaciones de tipo espectral y por componentes tonales. Para la penalización

espectral, se toma como referencia la NR (ver capítulo 6.2.) recomendada para cada

ambiente y se compara con la NR a la que se ajusta el espectro de la señal medida.

3. CONFORT ACÚSTICO Y PAISAJE SONORO

El confort acústico es la situación que se da cuando el ruido existente no produce

molestia, no perturba, resulta adecuado para el descanso, la comunicación y el

desempeño del trabajo, y no es dañino para la salud y la seguridad de las personas.

Dicho de otro modo, el confort acústico es un aspecto subjetivo que varía para

cada persona, aunque se podría definir como el conjunto de condiciones acústicas que

permiten realizar las actividades humanas de forma adecuada y con normalidad sin que

exista riesgo de molestia o de enfermedad. Dichas condiciones se dan por ejemplo,

cuando se tienen bajos niveles de ruido procedente del exterior para estudiar o dormir, o

niveles adecuados de ruido ambiente en restaurantes permitiendo conversar sin esfuerzo

con los compañeros de mesa, o condiciones de acondicionamiento acústico específico

que permitan la adecuada inteligibilidad de un orador en una sala, o la correcta audición

de la música en un concierto, etc.

Para valorar el malestar de un individuo o de un colectivo frente al ruido, es

necesario disponer de una escala que relacione la respuesta subjetiva de las personas

con los valores que alcanzan las características físicas del ruido.

Como se ha comentado anteriormente, el ruido es parte del día a día de las

personas. Vivimos rodeados de numerosos estímulos acústicos como indicadores de

alarma, información, ocio… y todo ello hace que el ruido ambiental vaya

8

incrementándose, hasta límites peligrosos, ya que el ruido produce malestar y dificulta o

impide la atención, la comunicación, la concentración, el descanso y el sueño.

Ciertas actividades suponen riesgos, que han de protegerse con especial cuidado,

ya que la exposición continuada de grandes niveles sonoros puede provocar graves

efectos, desde estrés, dolor de cabeza, tensión y otros daños psicológicos, hasta daños

irreversibles.

El concepto de paisaje sonoro o “soundscape” fue propuesto por Raymond

Murray Schafer en el año 1969 [20] bajo el principio de que el sonido debería ser

considerado como un medio de comunicación entre el hombre y el ambiente que lo

rodea. El concepto acuñado por Schafer, es expresado como el “entorno sonoro

concreto de un lugar real determinado, y que es intrínsecamente local y específico de

cada lugar”.

Schafer diferencia los ambientes acústicos como “hi-fi” (alta fidelidad) y “lo-fi”

(baja fidelidad). Los ambientes hi-fi son aquellos donde los sonidos que caracterizan el

ambiente se perciben con nitidez, son aquellos donde se perciben claramente los

diferentes “planos sonoros”. En los ambientes lo-fi los sonidos con significado son

enmascarados por el ruido propio del lugar. Considera que el ambiente natural es el

paisaje sonoro hi-fi por excelencia en el cual los sonidos mantienen ciclos que se repiten

de manera estacional, los bajos niveles de contaminación permiten la percepción de

sonidos de baja intensidad que proporcionan en conjunto información precisa sobre un

espacio. Para estudiar el paisaje sonoro de un determinado ambiente es necesario

realizar una especial identificación y clasificación de las fuentes sonoras que afectan de

manera negativa o positiva el ambiente acústico. Las fuentes sonoras se analizan tanto

desde el punto de vista físico, mediante indicadores acústicos, como semántico

realizado mediante un estudio simultáneo basado en la aplicación de encuestas de

opinión en el lugar conjuntamente con la realización de mediciones.

El ruido ambiental puede provocar reacciones subjetivas, puede ser adecuado,

placentero, familiar, útil para orientación, irritante, etc. Tales atributos y su significado

tienen respectivamente un gran impacto en la evaluación del paisaje sonoro. Las

propiedades acústicas de la señal y el respectivo significado e interpretación asignada a

la misma afecta significativamente la evaluación del ruido. Por lo tanto, el ruido

ambiental no puede evaluarse sólo bajo la perspectiva del nivel de molestia causado.


9

Finalmente, el paisaje sonoro no puede ser estudiado de manera independiente.

La condición de confort de un ambiente es el resultado de la integración de varios

factores entre los cuales está el acústico. Ya que la respuesta de molestia frente a un

estimulo sonoro está condicionada por otros factores como visuales, térmicos y/o

multisensoriales.

4. FUNDAMENTOS DE LA PSICOACÚSTICA

La estructura del sistema auditivo humano permite explicar gran parte de los

efectos auditivos producidos por los sonidos en las personas. A continuación se

resumen los efectos y sensaciones auditivos más relevantes en cuanto a la percepción

humana del sonido, que han permitido el desarrollo de modelos y medidas

psicoacústicas.

4.1. FISIOLOGÍA DEL OÍDO HUMANO

El proceso de recepción de las ondas sonoras por el oído humano, es un proceso

complejo, en el que se envuelven tanto los efectos fisiológicos como los psicológicos.

Para realizar el estudio de la fisiología auditiva del oído humano, se pueden diferenciar

tres partes: El oído externo, el oído medio y el oído interno.

• Oído externo: Formado por el pabellón auditivo y por el conducto auditivo

externo, terminando en la membrana timpánica. Su funcionalidad es de

recepción y conducción de la onda sonora.

• Oído medio: Es la zona comprendida entre la membrana timpánica y la ventana

oval, comunicando oído externo e interno. Está constituido por la cadena de

huesecillos: martillo, yunque y estribo, que son móviles y conducen la vibración

a la ventana oval, transformando las ondas acústicas en vibraciones mecánicas.

• Oído interno: Tiene apariencia de caracol y en él se encuentran las células

ciliadas en un medio líquido. Dichas células están enlazadas con el medio

acústico.

10

En la siguiente figura 2, se muestra la fisiología del oído humano:

Figura 2. El oído humano.

4.1.1. FUNCIONAMIENTO DEL OÍDO HUMANO

El sonido rebota inicialmente en la cabeza y la oreja. La forma de ésta ayuda a

que las ondas sonoras entren en el canal auditivo. Este sonido viaja por el interior de

canal auditivo hasta llegar al tímpano. El tímpano es la primara estructura que

transforma las ondas de presión sonora en vibraciones. Al otro lado del tímpano existe

otro conducto, la trompa de Eustaquio, que comunica el oído medio con la garganta,

cuya misión es equilibrar la presión atmosférica. El tímpano transmite la vibración a los

huesecillos, que forman un sistema mecánico de amplificación. Finalmente, esta

vibración amplificada llega a la cóclea, que tiene forma de espiral y en cuyo interior se

encuentra la membrana basilar. A lo largo de dicha membrana se encuentran unas

30000 células alargadas que responden ante las vibraciones y transmiten la señal a los

nervios auditivos.

Dichas células están ordenadas por frecuencias, respondiendo cada una de ellas a

una pequeña parte del espectro sonoro, de manera que entre todas forman el equivalente

a un analizador de espectros. El oído es capaz de detectar frecuencias entre 20 y 20.000

Hz, teóricamente.


11

Por lo tanto, el oído actúa como una colección de filtros paralelos, cada uno con

su propia amplitud de banda, y la detección de un tono requiere que su nivel exceda del

ruido en su banda particular por algún umbral de detección. A este ancho de banda

mínimo que el oído es capaz de discernir se le llama ancho de banda crítico (ver

capítulo 4.4.), pero no todos los sonidos son interpretados de forma lineal, sino que

existen unos umbrales auditivos complejos. En esta respuesta “gruesa” es donde

empieza la respuesta subjetiva del oído o sensación sonora frente a los diferentes

sonidos. Las señales que se producen en los pelillos de la membrana basilar, son

conducidas al cerebro a través del nervio óptico. Las células pertenecientes a la

membrana basilar y que están en contacto con el líquido cloqueal, son las que se ven

mayormente afectadas cuando hay exceso de ruido, primero perdiendo los cilios, y

posteriormente degenerándose si el ruido persiste.

4.2. NO LINEALIDAD EN LA PERCEPCIÓN DEL NIVEL

Aunque parte del sistema auditivo se ha modelado como un sistema lineal, el

conjunto completo se comporta de forma no lineal debido, por un lado, a la conversión

de señal acústica a impulsos nerviosos y, por otro lado, el procesado que hace el cerebro

de los sonidos.

Este funcionamiento no lineal supone, por ejemplo, que cuando oímos un sonido

de amplitud doble a la de otro, la sensación que percibimos no es la de un sonido el

doble de intenso sino que simplemente se aprecia una sensación de nivel sonoro un

poco más alto. Por otra parte, dos sonidos con la misma potencia, pero de diferente

frecuencia, no se perciben igualmente intensos sino que la sensación que produce

depende de la frecuencia que tienen. La figura 3 es una representación de lo que se

conoce como curvas Isofónicas o curvas de igual nivel de sonoridad. Las curvas

isofónicas se obtienen experimentalmente pidiendo a un grupo de personas (jurado) que

ajuste la intensidad de un sonido hasta que le cause la misma sensación que otro,

normalmente se toma como referencia una señal de 1kHz y se pide al jurado que ajuste

los niveles de señales de frecuencia distinta a esta obteniendo cada una de las líneas

representadas en la figura 3. Por lo tanto, la relación entre el nivel de presión sonora y el

nivel de sonoridad (Loudness) para tonos puros se representa en dichas curvas.

12

Figura 3. Curvas Isofónicas

Las curvas de igual nivel de sonoridad, establecidas por Munson y Fletcher en

1930, muestran la relación que debe existir entre las frecuencias e intensidades de dos

sonidos senoidales para ser percibidos igual de fuertes, es decir, con la misma sensación

sonora. La dependencia de la sonoridad con la frecuencia está dada principalmente por

las características del oído. A medida que el nivel de intensidad aumenta las curvas se

aplanan, es decir, dicha dependencia disminuye.

La unidad de medida del nivel de sonoridad es el fonio (o fon), y está definido

arbitrariamente como la sonoridad de un sonido senoidal de 1 kHz con un nivel de

presión sonora de 0 dB SPL. Así, 0 dB es igual a 0 fonios y 120 dB es igual a 120

fonios. Eso, siempre, para sonidos sinusoidales con frecuencias de 1 kHz.

Una primera aproximación de la sensación de sonoridad la proporciona la ley de

Stevens:

𝐿 = 𝑘 ∙ 𝐼!,! (Fórmula 4.2.-1)

Donde:

L = Mide la “sensación” de intensidad sonora (Loudness)

k = Es una constante que depende de las unidades utilizadas

I = Representa la “magnitud física” de intensidad sonora.

Más adelante se estudia este parámetro de sonoridad a fondo.


13

4.3. NO LINEALIDAD EN LA PERCEPCIÓN DE LA FRECUENCIA

Puesto que las células ciliares existentes en el oído interno son las encargadas de

transformar las vibraciones de la membrana basilar en impulsos nerviosos, y cada una

de ellas responde a un rango de frecuencias dependiendo de su posición en la cóclea

comportándose como un filtro paso banda, al aplicar al oído sonidos de banda estrecha

con diferente ancho de banda, serán percibidos de forma distinta según exciten a una o

varias de estas células.

Partiendo de este modelo de banco de filtros y con el fin de determinar la

anchura espectral de cada uno de estos filtros, se han realizado experimentos

psicoacústicos basados en el hecho de que los sonidos del mismo nivel cuya anchura

espectral es superior a la anchura del filtro se perciben de forma distinta que si la

anchura es inferior, puesto que cuando el sonido tiene mayor ancho de banda que el

filtro, una parte de su potencia pasará a través del filtro adyacente. Estos experimentos

han permitido obtener unos anchos espectrales dependientes de la frecuencia (figura 4)

que se han denominado bandas críticas (ya que al sobrepasar este ancho de banda el

sonido se percibe diferente).

Figura 4. Ancho de banda de las bandas críticas en función de la frecuencia [9]

4.4. BANDAS CRÍTICAS

Las bandas críticas mostradas en la figura 4 se pueden aproximar en función de

la frecuencia mediante la expresión:

∆𝑓! 𝐻𝑧 = 25+ 75 1+ 1′4𝑓!(𝑘𝐻𝑧) !"#$ (Fórmula 4.4.-1)

14

Un modelo muy extendido de percepción del oído consiste en descomponer los

sonidos haciéndolos pasar a través de un banco de filtros ideales (cuya respuesta

frecuencial es 1 en la banda de paso y 0 en la banda atenuada) de ancho de banda una

banda crítica; y con el final de la banda de paso coincidente con el principio de la banda

de paso del filtro siguiente. Este banco de filtros abarca las frecuencias comprendidas

entre 0 Hz y 15500 Hz y las frecuencias de corte de cada banda son las que se muestran

en la tabla 1:

Tabla 1. Anchos de banda de los 24 barks de todo el eje frecuencial [9]

De esta forma, en lugar de trabajar con la cantidad de potencia o energía que

contiene una determinada frecuencia se suele trabajar con la cantidad de potencia o

energía contenida en cada una de estas bandas (puesto que representa mejor el

funcionamiento del oído humano), es decir, en lugar de trabajar en una escala de

frecuencias se suele trabajar con esta escala de bandas llamada escala Bark donde la

frecuencia 100 corresponde a 1 Bark, la frecuencia 200 a 2 Bark, etc. El término que se

utiliza en honor a Barkhausen, que fue el primer científico que utilizó el fonio para

medir el nivel de sonoridad (Loudness Level).


15

La relación entre estas dos escalas (escala de frecuencias y escala Bark) se puede

aproximar mediante la expresión:

𝑧 𝐵𝑎𝑟𝑘 = 13 arctan 0!76𝑓 𝑘𝐻𝑧 + 3!5arctan (𝑓(𝑘𝐻𝑧)/7′5)! (Fórmula 4.4.-2)

Zwicker comprobó que la sensación de frecuencia producida por los sonidos

medida en mel, guarda una relación lineal con la medida de la frecuencia del sonido en

la escala Bark.

Esta escala, muy utilizada en psicoacústica, se ha obtenido mediante

experimentos subjetivos, donde los sujetos han respondido de forma distinta a los

estímulos en función de su ancho de banda. De esta forma se ha modelado parte del

oído como un banco de filtros rectangulares de ancho dependiente de la frecuencia

central del filtro. La escala Bark mide sencillamente el número de filtro auditivo

asociado a cada frecuencia.

4.5. ENMASCARAMIENTO FRECUENCIAL

El enmascaramiento consiste en la no percepción de un sonido (enmascarado) a

causa de la existencia de otro (enmascarante). Esta es una propiedad muy importante del

sistema auditivo que debe estar presente en cualquier modelo de percepción del oído.

Existen dos tipos de enmascaramiento: el enmascaramiento temporal y el

enmascaramiento frecuencial.

El enmascaramiento frecuencial es un efecto producido en el oído humano que

hace que el sonido enmascarado sea imperceptible cuando se escucha simultáneamente

con el sonido enmascarante. La capacidad de un sonido para enmascarar

frecuencialmente a otro depende del nivel sonoro y de la frecuencia de ambos. Como

ejemplo de este fenómeno, la figura 5 presenta la capacidad enmascarante de una

frecuencia de 1kHz de distintos niveles sonoros.

En la figura 5 se presentan cuatro líneas correspondientes al enmascaramiento

producido por sonido enmascarante correspondiente a una señal de banda estrecha

(160Hz de ancho de banda) centrada en la frecuencia de 1kHz con distintos niveles de

intensidad (100dB, 80dB, 60dB, 40dB). Se puede observar que un sonido enmascarante

puede enmascarar otros sonidos con niveles próximos al primero cuando la diferencia

entre las frecuencias de los dos sonidos es pequeña. Sin embargo la capacidad

16

enmascarante de un sonido decrece a medida que la diferencia entre las frecuencias del

los sonidos enmascarado y enmascarante se hace mayor, disminuyendo la capacidad de

enmascaramiento a razón de 100dB por octava cuando el sonido enmascarado tiene

frecuencias inferiores que el enmascarante.

También se observa en la figura 5 que el patrón de enmascaramiento presenta

una forma simétrica cuando el sonido enmascarante es de un nivel bajo, mientras que

cuando posee niveles altos esta simetría desaparece. Desde el punto de vista fisiológico,

el efecto de enmascaramiento frecuencial se puede explicar mediante la utilización de la

respuesta frecuencial de los filtros auditivos asociados a cada posición coclear.

Figura 5. Capacidad de enmascaramiento de una frecuencia de 1kHz. [9]

Si excitamos nuestra membrana basilar con un tono puro, no sólo entran en

movimiento las células filiales correspondientes a esa frecuencia, sino, también, aunque

con menor intensidad, los nervios adyacentes que se corresponden con frecuencias

mayores y menores.

La amplitud de la excitación a lo largo de la membrana basilar cuando oímos un

tono puro define lo que llamamos curvas de enmascaramiento para ese tono puro. El

ancho de banda de esa curva se denomina banda crítica y es diferente para cada una de

las frecuencias.

Por lo tanto, todos los sonidos que únicamente exciten las frecuencias

correspondientes a la banda crítica se verán camuflados por el tono enmascarante.


17

Figura 6. Efecto de enmascaramiento para un ruido de banda estrecha

4.6. ENMASCARAMIENTO TEMPORAL

El enmascaramiento temporal es un efecto producido en el oído humano que

hace que un sonido enmascarado sea imperceptible cuando se produce antes o después

de otro sonido enmascarante. La capacidad de un sonido para enmascarar

temporalmente a otro depende del nivel sonoro de ambos del tiempo transcurrido entre

ellos y de la duración del sonido enmascarante. Cuando el sonido enmascarado se

produce después del enmascarante el efecto se conoce como post-enmascaramiento o

enmascaramiento hacia delante (post-masking o forward masking), mientras que si el

orden es el inverso se habla de pre-enmascaramiento o enmascaramiento hacia atrás

(pre-masking o backward masking).

El efecto es similar al que se produce en el sistema visual humano, cuando

después de ver una luz muy intensa el ojo queda cegado durante unos instantes. La

dependencia del postenmascaramiento del nivel de la señal enmascarante se puede

apreciar en la figura 7, donde se representa en función del tiempo el enmascaramiento

producido por tres señales.

18

Figura 7. Postenmascaramiento dependiente del nivel de la señal enmascarante

En la figura 7 se puede apreciar la gran dependencia que el efecto de post-

enmascaramiento tiene respecto al nivel del sonido enmascarante, puesto que la

velocidad de caída de la curva de enmascaramiento es mucho más abrupta para los

sonidos fuertes (80dB) que para los sonidos débiles (40dB). También se puede observar

que el efecto de enmascaramiento desaparece aproximadamente 200 ms después de

finalizar el sonido enmascarante, independientemente del nivel que este tenga.

Por otro lado, el enmascaramiento temporal no depende únicamente del nivel de

la señal enmascarante, sino también de la duración de ésta como se puede apreciar en la

figura 8, donde se representa en función del tiempo el enmascaramiento producido por

dos señales de distinta duración. De la figura 8 se desprende que la relación entre el

enmascaramiento y la duración del sonido enmascarante es altamente no lineal (al igual

que ocurría con la dependencia del nivel) puesto que las dos señales enmascarantes de

distinta duración analizadas presentan pendientes de decaimiento muy diferentes.

Figura 8. Postenmascaramiento dependiente de la duración de la señal enmascarante


19

Desde el punto de vista fisiológico, el enmascaramiento temporal se debe al

tiempo de respuesta de las células ciliares y a la saturación que sufren al ser sometidas a

excitaciones intensas. Los sistemas de compresión de audio utilizan estas características

del oído para codificar señales con el menor número posible de bits. Esto se debe por un

lado a que los sonidos enmascarados no se codifican, y por otro, a que se puede reducir

el número de bits empleados en la cuantificación de tal modo que el ruido de

cuantificación quede enmascarado por la señal deseada.

4.7. PARÁMETROS ACÚSTICOS

Al hablar de parámetros psicoacústicos nos referiremos a aquellas características

de los sonidos que dependen de la interpretación humana y el procesado realizado por el

cerebro, mientras que al referirnos a parámetros acústicos nos referiremos a aquéllos en

los que se miden características físicas de los sonidos, sin tratar de buscar

interpretaciones psicológicas de éstos.

La medida más habitual realizada sobre un sonido es el nivel de presión sonora

(SPL) cuya unidad es el decibelio y está medido tomando como referencia la presión

acústica de 20 micropascales, aunque también es habitual aplicar a estas medidas algún

tipo de ponderación temporal y frecuencial.

4.7.1. PONDERACIÓN TEMPORAL

Al realizar medidas sobre un sonido, este puede variar muy rápidamente por lo

que a veces, las medidas instantáneas no son demasiado útiles y se procede a

ponderarlas temporalmente. De esta forma el esquema habitual de la medida nivel de

presión sonora realizada por un sonómetro consiste en: primero aplicar una ponderación

frecuencial al sonido captado si se estima oportuno, segundo medir su potencia y tercero

ponderar temporalmente la medida obtenida. Por lo que el esquema general de un

sonómetro queda como se indica en la figura 9.

Figura 9. Atenuación correspondiente a distintas ponderaciones de sonido

20

Habitualmente se emplean dos tipos distintos de ponderaciones temporales en

función de la velocidad a la que varía el parámetro que se está midiendo: la ponderación

lenta (Slow), que está indicada para aquellos sonidos que presentan pocas fluctuaciones;

y la ponderación rápida (Fast) que está indicada para la medida de aquellos sonidos que

presentan mayor variabilidad.

Los circuitos encargados de realizar las ponderaciones temporales deben ser

sistemas lineales e invariantes, al igual que los ponderadores frecuenciales, pero así

como aquéllos se modelaban en frecuencia mediante su respuesta frecuencial, éstos se

modelan en el tiempo mediante su respuesta temporal, que es:

ℎ 𝑡 = 𝑒!!! (Fórmula 4.7.1.-1)

Donde:

t = Es el tiempo

τ = Es la constante de tiempo, que vale 125 milisegundos para la ponderación fast y

1000 milisegundos para la ponderación slow.

Además de las ponderaciones fast y slow muchos sonómetros disponen de la

función impulsive, que permite medir variaciones mucho más rápidas de los sonidos.

4.7.2. PONDERACIÓN FRECUENCIAL

A pesar de que las medidas acústicas no tratan de medir las sensaciones

producidas por el sonido, la palabra sonido implica frecuencias audibles por el oído

humano normal, por lo que no sería lógico dar como medida de sonido en un punto el

valor cuadrático medio el nivel de presión sonora en dicho punto, puesto que algunas

frecuencias no son captadas por el oído y no pueden ser consideradas sonido. Del

mismo modo frecuencias próximas a los límites de audición (20Hz y 20000Hz), que son

muy atenuadas por el sistema auditivo, no pueden ser tratadas del mismo modo que

frecuencias próximas a 1kHz, donde el oído es más sensible. Por esta razón suele ser

habitual filtrar los sonidos con filtros que se asemejen a la respuesta frecuencial del oído

humano antes de medirlas. Pero como el oído se comporta de forma no lineal y presenta

características diferentes según responda a niveles altos o bajos, fundamentalmente

existen tres formas distintas de caracterizar el filtrado realizado por el oído (figura 10):


21

Figura 10. Atenuación correspondiente a distintas ponderaciones del sonido

La ponderación A modela la curva isofónica correspondiente a 40 fonios, la

ponderación B la correspondiente a 70 y la ponderación C a 100. Puesto que los niveles

más habituales en el entorno cotidiano están más próximos a los 40 fonios, la

ponderación A es la más utilizada.

4.7.3. ANÁLISIS EN BANDAS DE OCTAVA Y TERCIO DE OCTAVA

El modelo de sonómetro representado en el apartado anterior proporciona una

medida global del nivel de intensidad sonora que puede estar ponderada de forma

similar a la respuesta del oído humano. Esta medida global en ocasiones no es suficiente

información puesto que a menudo resulta interesante conocer las características que los

sonidos presentan en distintas frecuencias. En estas situaciones se descompone el

sonido en bandas de frecuencia que han sido normalizadas en acústica según la norma

UNE-EN61260 y que se obtienen a partir de una frecuencia fundamental que es

1000Hz.

Según la precisión frecuencial que se desee obtener de las señales, se utilizan

filtros de banda de octava o de tercio de octava (que proporcionan mayor resolución

frecuencial puesto que los filtros son más estrechos).

La norma permite trabajar con los filtros obtenidos en dos bases distintas:

• Base 10: la frecuencia central de un filtro de octava se obtiene multiplicando la

frecuencia central del filtro de octava anterior por el factor 103/10 = 1,9953. La

frecuencia central de un filtro de tercio de octava se obtiene multiplicando la

22

frecuencia central del filtro de tercio de octava anterior por el factor 101/10 =

1,2589.

• Base 2: la frecuencia central de un filtro de octava se obtiene multiplicando la

frecuencia central del filtro de octava anterior por el factor 2. La frecuencia

central de un filtros de tercio de octava se obtiene multiplicando la frecuencia

central del filtro de tercio de octava anterior por el factor 21/3 = 1,2599.

En ambos casos todos los filtros que componen el banco de filtros se obtienen a

partir de la frecuencia 1000Hz multiplicando o dividiendo por el factor correspondiente.

Los resultados son muy similares (aunque se recomienda utilizar la base 10) y los

valores obtenidos son los indicados en las tablas 2 y 3.

Tabla 2. Frecuencias centrales de los filtros de tercio de octava utilizados en acústica según la norma

UNE-EN61260


23

Tabla 3. Frecuencias centrales de los filtros de octava utilizados en acústica según la norma UNE-

EN61260

5. PARÁMETROS SUBJETIVOS PARA LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD

SONORA

En los apartados siguientes se presentaran los parámetros psicoacústicos más

utilizados, sus definiciones, unidades y la forma de calcularlos cuando exista un modelo

para su cálculo. Todos estos parámetros fueron estudiados a partir de la

experimentación en multitud de tests psicológicos por el profesor Eberhard Zwicker,

quien propuso métodos para calcularlos, por lo que para cada método se dedica un

apartado al desarrollo del método de cálculo propuesto por Zwicker. Existen otros

trabajos que explican muchos de los parámetros desarrollados por Zwicker desde la

perspectiva del análisis de la fisiología del oído.

El Loudness o Sonoridad ha sido normalizado para señales estacionarias

mediante normas nacionales o internacionales (DIN 45631/A1, ISO 532/UNE

74014:1978, ANSI S3.4), por lo que existe una forma estándar de calcularlo (propuesto

por Zwicker), mientras que el resto de parámetros no han sido normalizados y han

aparecido nuevos métodos de cálculo que tratan de mejorar las estimaciones respecto a

las obtenidas por los métodos propuestos por Zwicker para obtener valores que se

ajusten más a los resultados obtenidos experimentalmente. El cálculo del Sharpness

también ha sido estandarizado mediante la norma alemana DIN 45692, y el cálculo del

Roughness está actualmente siendo considerado por DIN para establecer una futura

norma. La existencia de parámetros no normalizados todavía hace que los resultados

proporcionados por los distintos fabricantes de software sean diferentes.

24

Todos estos parámetros psicoacústicos son ampliamente utilizados en el diseño

de sonidos o el análisis de las sensaciones que los sonidos provocan en los humanos.

5.1. PITCH

Este parámetro sólo está definido para sonidos periódicos y representa la

estimación subjetiva de su frecuencia fundamental. A frecuencias bajas, se observa que

un sonido correspondiente a una señal senoidal pura de doble frecuencia que otro,

produce una sensación de frecuencia subjetiva del doble que la primera. Pero, esta

relación no se conserva al aumentar la frecuencia de los sonidos, puesto que al tratar

con sonidos de frecuencias muy altas, duplicar la frecuencia de estos supone tan sólo un

pequeño incremento de la sensación subjetiva de frecuencia o Pitch. El Pitch o

frecuencia subjetiva (HF) de un sonido periódico tiene como unidad el mel y el cálculo

de este parámetro es de gran interés cuando se trabaja con instrumentos musicales, ya

que estos generan señales periódicas o cuasi periódicas.

Referencia: Un tono puro de 125 Hz tiene un Pitch de 125 mel.

• Pitch de Zwicker: Según Zwicker el Pitch de una señal senoidal pura se calcula

mediante la expresión:

𝐻! =!!!"

1+ 𝑣 (Fórmula 5.1.-1)

Donde:

fT = Es la frecuencia del tono

v = Es la desviación de pitch que se descompone en dos partes:

𝑣 = 𝑣! + 𝑣! (Fórmula 5.1.-2)

Siendo vL la componente debida a la dependencia del pitch con el nivel del

sonido y vM la componente debida al enmascaramiento.

Para tonos complejos formados por varias señales senoidales puras, el pitch

corresponde a la frecuencia fundamental del sonido (que coincide con la separación

frecuencial existente entre las señales senoidales que lo forman).


25

5.2. LOUDNESS (SONORIDAD)

El loudness es el valor de sensación de la percepción humana al volumen de

sonido, es una medida subjetiva de la intensidad con la que un sonido es percibido por

el oído humano. Mediante este parámetro se puede entender la sensación humana de

volumen sonoro en escala lineal.

Por lo tanto, la sonoridad determina cómo es de fuerte un sonido en relación con

otro, y se define según (Zwicker & Fastl 1990) como “el nivel de presión sonora de un

tono de 1kHz en una onda plana incidente y frontal que es tan fuerte como el sonido

evaluado, su unidad es el fonio”. Es decir, un sonido que es tan fuerte como un tono de

1kHz con un nivel de presión sonora de 40 dB se dice que tiene un nivel de sonoridad

de 40 fonios.

Pero el fonio es una unidad que no sirve para comparar la sonoridad de dos

sonidos diferentes, sino que hace referencia a la sonoridad de un determinado sonido.

Esto se debe a que la escala de fonios está relacionada con una escala logarítmica. La

unidad que compara la diferencia de volumen o sonoridad de dos sonidos se denomina

sonio.

Sonoridad (Loudness): es el valor numérico de la intensidad de un sonido que es

proporcional a una magnitud subjetiva evaluada por oyentes normales. El sonio está

definido como la sonoridad de un sonido senoidal de 1 kHz con un nivel de intensidad

sonora de 40 dB.

El símbolo utilizado para el Loudness es N y se mide en sonios.

Referencia: Un tono puro de 40 dB SPL y frecuencia de 1kHz tiene Loudness de 1

sonio.

Nivel de sonoridad (Loudness level): Este parámetro está estrechamente ligado

al Loudness, proporcionando la misma información. Indica el nivel que debe de tener un

tono puro de 1 kHz para que produzca la misma sensación de sonoridad.

Su símbolo es LN, se mide en fonios y se relaciona con el Loudness del siguiente modo:

si N ≥1 sonio: 𝐿! = 40+ 10 log!(𝑁) (Fórmula 5.2.-1)

si N < 1 sonio: 𝐿!!40+ (𝑁 + 0′0005)!"#$ (Fórmula 5.2.-2)

26

Y también de la siguiente forma:

𝑁! = 2!!!!"!" (Fórmula 5.2.-3)

Donde:

Nt = Se expresa en sonios

LN = Se expresa en fonios.

Referencia: Un tono puro de 40 dB SPL y frecuencia de 1kHz tiene Loudness Level de

40 fonios.

Figura 11. Relación entre el nivel SPL y el Loudness en sonios para un tono puro de 1kHz.

La sonoridad de una señal de banda estrecha dependerá en función de su

frecuencia, siendo las frecuencias próximas a 4 kHz las que mayor sonoridad tienen

para un mismo nivel de presión; y las frecuencias más altas y más bajas dentro del

margen de frecuencias perceptibles las que menos. Los métodos de cálculo del

Loudness tienen en cuenta el modelo del oído como analizador espectral y por tanto

también los enmascaramientos temporales y frecuenciales que se producen.

El loudness es el único parámetro estandarizado y su cálculo exacto se especifica

en la norma ISO 532/R (la UNE 74-014-78 corresponde totalmente con esta norma),

pero, antes de analizarla con más detalle, es preciso recordar ciertos aspectos de la

psicoacústica.

En el cálculo del loudness tiene un importante papel el enmascaramiento

frecuencial, que ocurre cuando un sonido impide la percepción de otro, es decir, lo

enmascara.


27

Para representar la sonoridad respecto de la frecuencia, existe la sonoridad

específica (specific loudness) que se simboliza mediante N’. El rango frecuencial, a

diferencia de un espectro habitual, que puede dividirse en octavas o tercios de octava, se

fracciona en las bandas críticas de las siguientes 24 frecuencias, cada una de estas

bandas se denomina bark.

Figura 12. Esquema del método de cálculo de loudness propuesto por Zwicker

El modelo de cálculo de Loudness propuesto por Zwicker representado en la

figura 12, calcula el Loudness de una señal como la suma del Loudness asociado a cada

una de las bandas de frecuencia en que se descompone la señal. El Loudness asociado a

cada banda recibe el nombre de Loudness Específico, se mide en sones/bark y se

representa por el símbolo N′, donde el apóstrofe significa específico (es decir

particularizado en una banda). El adjetivo Específico se utiliza también para otros

parámetros psicoacústicos cuando se hace referencia a la distribución del parámetro

entre las bandas críticas y se representa añadiendo un apóstrofe al símbolo del

parámetro respectivo.

En la figura 12, además, se puede observar un procedimiento básico de cálculo

del Loudness mediante circuitos electrónicos o programas informáticos. Se filtra la

señal con un filtro de campo libre o campo difuso en función de la dirección de llegada

de la señal, se divide ésta en 24 bandas (Bandas críticas) de 1 Bark de anchura.

La señal obtenida a la salida de cada uno de los 24 filtros anteriores se introduce en un

estimador de potencia (formado por un rectificador de señal y un filtro paso bajo). La

potencia detectada en cada canal se convierte a nivel de sonoridad, mediante una

función no lineal que depende de la banda de trabajo. Al nivel de sonoridad de cada

28

banda se le realiza un proceso que modela el enmascaramiento temporal. En este

proceso se calcula el nivel de sonoridad de un determinado instante a partir de la salida

del bloque anterior en el instante actual y en los anteriores. Por último se modela el

enmascaramiento frecuencial mediante un bloque que calcula el nivel de sonoridad en

una banda para un instante determinado, a partir de los valores de sonoridad en ese

instante, de la banda calculada y sus bandas contiguas. De esta forma se obtiene un

nivel de sonoridad para cada banda en un instante de tiempo (Loudness específico). Si

se suman, para un instante de tiempo los valores correspondientes al Loudness

específico de todas las bandas se obtiene el Loudness instantáneo y al promediar el

Loudness instantáneo para un determinado intervalo de tiempo se obtiene el Loudness

total en dicho intervalo.

La siguiente figura 13 es el loudness específico de un tono puro de 1kHz a 94

dB. El bark con más sonoridad es el 8, correspondiente a la frecuencia de 1000 Hz, y se

aprecia como la caída del loudness hacia frecuencias mayores es progresiva, representa

el rango de enmascaramiento que ejerce el tono puro a 94 dB.

Figura 13. Loudness específico de un tono puro de 1kHz a 94 dB

Este modelo ha sido la base de un programa normalizado para calcular el

Loudness publicado en la norma DIN 45631 y también ha sido la base para otro método

que permite el cálculo del loudness de los sonidos estacionarios de forma gráfica que se

ha publicado en la norma ISO 532-B [27].


29

5.2.1. CÁLCULO DEL LOUDNESS SEGÚN LA ISO 532-B

Esta norma especifica dos métodos de cálculo para el loudness total. El primero

(método A), utiliza medidas físicas obtenidas mediante análisis en frecuencias en

bandas de octava y el segundo (método B), sin embargo, utiliza análisis en bandas de

tercio de octava. Además de la diferencia en cuanto al ancho de banda, los dos métodos

difieren en otros aspectos.

• Método A: es un método simplificado destinado al cálculo de la sonoridad para

sonidos en los que un análisis en bandas de octava sea apropiado.

El procedimiento se basa en transformar cada nivel de presión sonora calculado

en cada una de las bandas de octava, en un índice de sonoridad que serán

introducidos en una fórmula empírica para que nos devuelva la sonoridad total

expresada en sonios. Este valor puede calcularse en sonios mediante la fórmula

5.2.-3 (Ver capítulo 5.2.) por lo tanto, el método se basa en las tres relaciones

siguientes:

1. Una función que relaciona la sonoridad en sonios con el nivel de sonoridad en

fonios.

2. Una familia empírica de curvas de igual sonoridad para bandas de ruido en

campo acústico difuso.

3. Una fórmula que relaciona la sonoridad total de un sonido con los índices de

sonoridad de las bandas de frecuencia que lo componen.

𝑁! = 𝑁! + 𝐹 ∙ ∑N− 𝑁! (Fórmula 5.2.1.-1)

Donde:

Nt = Es el la sonoridad total

Nm = Es el mayor índice de sonoridad

∑N = Es la suma de dos índices de sonoridad de todas las bandas.

Para las bandas de octava F=0,3 y para las bandas de tercio de octava

F=0,15.

30

Figura 14. Loudness de Stevens

• Método B: es un método destinado a sonidos de espectro complejo en los que un

análisis en bandas de octava no es suficiente. Este modelo propuesto por

Zwicker es de aplicación para señales con cualquier tipo de distribución

espectral pero con características temporales estacionarias debido a la utilización

de filtros estrechos cuyo tiempo de respuesta es relativamente largo. Este

estándar está basado en los siguientes hechos empíricos:

1. La existencia de bandas críticas que modelan mejor el análisis humano de las

frecuencias que una escala en Hercios, ya que tienen en cuenta que la sensación


31

de frecuencia percibida por el ser humano no está en relación lineal con la

frecuencia física.

2. El cálculo del Loudness total de una señal corresponde a la suma del aportado

por cada banda crítica (Loudness específico).

3. Un sonido en una banda puede provocar excitación (y por lo tanto Loudness)

en las bandas adyacentes, y esto produce el fenómeno conocido como

enmascaramiento frecuencial.

4. La sensación de sonoridad de un sonido que llegue al oído desde todas las

direcciones difiere de la que se tendría si este se aproxima en dirección frontal

(aunque ambos tengan el mismo nivel de presión sonora).

5. Existe una relación entre nivel sonoro y sensación de sonoridad que depende

de la intensidad del sonido y de la banda crítica en la que se encuentre.

6. El cálculo del Loudness se realiza de forma gráfica utilizando una plantilla

normalizada.

El estándar dispone de distintas plantillas dependiendo del nivel máximo de

la señal que se va a analizar y de si se recibe en campo libre o difuso. En la

figura 15 se representa un ejemplo de plantilla.

Figura 15. Plantilla para cálculo de Loudness según la norma ISO 532-B

32

El procedimiento para el cálculo del nivel de sonoridad consta de tres pasos

basados en un conjunto de gráficos.

1. Elegir la plantilla adecuada teniendo en cuenta el campo sonoro en el que se

ha evaluado el sonido (libre o difuso). A continuación, se debe obtener el

valor del nivel de intensidad sonora en cada uno de los filtros de tercio de

octava definidos en el estándar. Después, se deberán combinar todas las

bandas por debajo de 90Hz para agruparlas en una sola medida, también se

agruparán las tres bandas comprendidas entre 90 y 180 Hz y las dos

comprendidas entre 180 y 280Hz. Todos los valores así calculados se

trasladarán a la plantilla mediante líneas horizontales situadas en la banda

correspondiente y cuya altura indicará el nivel de éstas. La gráfica debe

incluir el valor más alto medido en bandas de tercio de octava.

2. Unir todas las bandas siguiendo las instrucciones descritas en norma. Se

deben incluir las pendientes de excitación del siguiente modo: si el nivel de

la banda inmediatamente superior es mayor que el de la banda analizada, la

línea de transición entre las bandas corresponderá a una vertical, pero si la

banda inmediatamente superior tiene menor nivel, la transición se realizará

mediante una línea curva paralela a las que aparecen en la tabla. De esta

forma se habrá construido una línea continua que corresponde al nivel de

excitación específico (si se lee en la escala de dB) o al Loudness específico

(si se lee en la escala de sones).

3. La última fase en la obtención del Loudness consiste en la integración de la

gráfica de Loudness específico, que según el estándar se debe realizar de

forma gráfica dibujando una recta horizontal cuya área sea la misma que la

que hay bajo la línea dibujada en el paso anterior y leyendo la altura de la

gráfica en la escala graduada, se obtiene directamente el nivel de sonoridad.

Para el cálculo de sonoridad, está norma hace alguna simplificación, como la

asimilación de bandas críticas a bandas de tercio de octava.

Aunque en la actualidad existen sistemas de procesado digital que permiten

implementar fácilmente cualquier tipo de filtro asociado a la escala Bark,

paradójicamente cuando se quieren realizar cálculos de Loudness normalizados se

deben de diseñar sistemas digitales que reproduzcan el funcionamiento de los antiguos


33

sistemas analógicos y los filtros de tercio de octava, puesto que la norma se redactó

teniendo en cuenta la tecnología analógica de la época.

5.3. SHARPNESS (NITIDEZ)

El Sharpness es un valor de sensación que es causada por componentes de alta

frecuencia en un ruido dado, por lo tanto, se usará para medir el contenido de alta

frecuencia de un sonido. La unidad de Sharpness es “acum” (del latín acum=agudo). El

Sharpness perfila la sensación humana también de manera lineal. El valor de 1 acum se

atribuye a un ruido de banda estrecha a 1kHz con un ancho de banda menor que 150 Hz

y un nivel de 60 dB. El Sharpness es un parámetro psicoacústico muy importante

debido a su influencia en el desagrado de sonidos.

El símbolo utilizado para el Sharpness es S y las unidades en que se mide son el acum.

Referencia: Un ruido de ancho espectral un Bark centrado en la frecuencia de 1kHz 60

dB SPL tiene, por definición, un Sharpness de 1 acum.

Este parámetro es un indicador que todavía no se ha normalizado. En

consecuencia existen varios métodos para el cálculo de esta métrica.

Figura 16. Primer momento parcial

Con el método de Zwicker y Fastl, el Sharpness puede ser calculado como el

primer momento ponderado de la sonoridad específica (N’). En los experimentos

realizados por Zwicker observó que las bandas críticas altas producen un mayor

Sharpness que las que les corresponde en el cálculo del momento, por lo que introdujo

34

un factor de ponderación g(z) para valores altos de la escala:

𝑆 = 0′11!!∙! ! ∙!∙!"!" !"#$

!

!!∙!"!" !"#$!

(Fórmula 5.3.-1)

Donde:

z = Es la frecuencia medida en escala Bark

N’(z) = Es el loudness específico

g(z) = es una función ponderadora en función de la frecuencia que vale:

𝑔 𝑧 = 1, 𝑠𝑖 𝑧 ≤ 16

𝑔 𝑧 = 0!066 ∙ 𝑒!!!"!∙!, 𝑠𝑖 𝑧 > 16

Figura 17. Ponderación g(z) en función del tipo de banda crítica.

5.4. FLUCTUATION STRENGTH

Es el parámetro que cuantifica la molestia producida por un sonido que fluctúa a

causa de una modulación a bajas frecuencias. Por lo tanto, la sensación de Fluctuation

Strength es la de un sonido cuya amplitud varía de forma perceptible en el tiempo. El

oído percibe esta sensación cuando las frecuencias moduladoras toman valores de 0 a 20

Hz, siendo los valores en torno a los 4 Hz los que mayor sensación de fluctuación

producen.

El símbolo utilizado para Fluctuation Strength es F y su unidad de medida el vacil.

Referencia: Un tono de 60 dB SPL y frecuencia de 1kHz modulado en AM con

profundidad 100% y 4 Hz de frecuencia de modulación tiene, por definición una

Fluctuation Strength de 1 vacil.


35

Zwicker propone un método para el cálculo de este parámetro aplicable a señales

moduladas en amplitud sinusoidalmente, de las que se conoce o se puede calcular la

frecuencia de modulación:

𝐹 = 𝛼 ∆!!!"#

!!"!!!"

!!"#

(Fórmula 5.4.-1)

Donde:

fmod = Es la frecuencia de la señal moduladora en Hz

α = Es un factor de proporcionalidad que dependerá de la señal que se va a

modular

ΔL = Es el índice de modulación percibido por el oyente en dB Bark.

Después de varios experimentos, Zwicker, consiguió determinar el valor de la

constante α y refinar la fórmula anterior para dos casos particulares de señales.

1. Ruidos de banda ancha modulados en amplitud por una señal senoidal:

𝐹𝐵𝐵𝑁 = !,!(!,!"∙!!!,!")∙ !,!"∙ !!!" !" !!!!"#! !"

!! ! !"

!!"#!!,!

𝑣𝑎𝑐𝑖𝑙 (Fórmula 5.4.-2)

Donde:

m = Es el índice de modulación

LBBN/dB = Es el nivel del sonido de banda ancha expresado en decibelios

fmod = es la frecuencia de la señal moduladora.

1. Tonos modulados en amplitud o en frecuencia:

𝐹 =!.!!" ∆!∙!"!"!"#$

!!!"#

!!"!!!"

!!"#

(Fórmula 5.4.-3)

En este caso, se calcula la fluctuación en cada Bark y a continuación se obtiene

el total por integración.

De forma práctica, para aquellas señales en las que la variación temporal del

36

patrón de enmascaramiento en cada banda (ΔL) es difícil de obtener, se recurre a

estimaciones realizadas a través de percentiles del Loudness en la banda

analizada. Una aproximación de este parámetro es:

∆𝐿 = 4 ∙ 20𝑙𝑜𝑔 !!(!)!!(!!)

(Fórmula 5.4.-4)

Siendo N’(1) el Loudness excedido durante el 1% del tiempo en la banda y

N’(99) el excedido durante el 99% del tiempo.

5.5. ROUGHNESS (RUGOSIDAD)

El Roughness es un parámetro similar al Fluctuation Strength, ya que mide

variaciones de frecuencia o amplitud que se produce en una señal. Sin embargo, la

sensación de Roughness es muy diferente a la de Fluctuation Strength, puesto que en el

parámetro anterior se consideraban las variaciones lentas de las señales y en éste se

consideran las variaciones rápidas. El parámetro Roughness toma un valor máximo

cuando las oscilaciones que se producen en la amplitud o la frecuencia de una señal está

en torno a los 70Hz. El Roughness de los sonidos está relacionado con la capacidad del

oído para separar sonidos que proceden de distintas fuentes.

Todos los métodos para el cálculo de Roughness se basan en la descomposición

frecuencial llevada a cabo por el oído humano: los sonidos se descomponen en bandas

(bandas críticas habitualmente) y, mediante diferentes cálculos, se estima el Roughness

en cada una de estas bandas, obteniendo lo que se conoce como Roughness específico.

Finalmente se suma el Roughness específico de cada banda para obtener el valor del

Roughness total.

Otra característica relevante de la percepción humana del sonido considerada en

todos los cálculos de Roughness es el efecto de enmascaramiento temporal y

frecuencial.

Este efecto se ha estudiado en tonos modulados en amplitud (AM), tonos

modulados en frecuencia (FM) y señales de banda estrecha moduladas, obteniendo

patrones de enmascaramiento para diferentes índices y frecuencias de modulación. La

variación temporal del patrón de enmascaramiento temporal se puede describir

mediante la profundidad de enmascaramiento temporal (ΔL), que representa la

diferencia de niveles entre el máximo y el mínimo en el patrón de enmascaramiento

temporal. En términos generales, esta profundidad de enmascaramiento temporal es


37

menor que el índice de modulación de la envolvente del sonido enmascarante debido al

post-enmascaramiento.

Si consideramos el método de cálculo de Roughness propuesto por Zwicker, la

obtención del Roughness Específico en cada banda crítica es proporcional al producto

de la profundidad de enmascaramiento temporal ΔL y la frecuencia de modulación fmod,

y el Roughness total se obtiene sumando los valores de Roughness Específico.

El símbolo utilizado para el Roughness es R y las unidad en que se mide es el asper.

Referencia: Un tono de 60 dB SPL y frecuencia de 1kHz modulado en AM con

profundidad 100% y 70 Hz de frecuencia de modulación tiene, por definición, un

Roughness de 1 asper.

El primer método de cálculo de Roughness fue desarrollado por Zwicker, quien

propuso que el Loudness debía ser proporcional al producto entre la profundidad de

enmascaramiento temporal (ΔL) y la frecuencia de modulación de la señal (fmod):

𝑅 ∝ 𝑓!"#∆𝐿

Como la profundidad de enmascaramiento temporal no coincide con la

profundidad de modulación de una señal, y puede variar según la banda de frecuencia

analizada, se han desarrollado procedimientos para el cálculo de dicho parámetro a

partir de los percentiles de la sonoridad que presenta la señal en distintas bandas.

De forma práctica, se calcula el Roughness específico (en cada Bark) mediante la

expresión:

𝑅! 𝑧 = 0,0003 ∙ (𝑓!"#(𝑧)/𝐻𝑧) ∙ (∆𝐿!/(𝑑𝐵/𝐵𝑎𝑟𝑘)) (asper) (Fórmula 5.5.-1)

Donde:

∆𝐿! = 20𝑙𝑜𝑔 !!(!)!!(!!)

(Fórmula 5.5.-2)

Siendo N’(1) el Loudness excedido durante el 1% del tiempo en la banda, N′(99)

el excedido durante el 99% del tiempo y fmod(z) la frecuencia de modulación en

el Bark z.

A partir del Roughness específico, se calcula el Roughness total sumando el

Roughness específico de cada banda:

𝑅 = 𝑅′(𝑧)!"! (Fórmula 5.5.-3)

38

El parámetro de Roughness se utiliza en evaluación subjetiva de impresiones

sonoras y para diseño de sonidos. Con un Roughness mayor, las emisiones de ruido se

perciben como más perceptibles y normalmente como más agresivas y molestas, incluso

si, por ejemplo, el Loudness o el nivel de presión sonora con filtro A permanecen

invariables. Su unidad básica es el “asper”.

La impresión de aspereza o rugosidad (Roughness) se produce siempre que

existe un envolvimiento variable temporalmente en una banda crítica, por ejemplo,

cuando los tonos muestran una estructura temporal debida a una variación de su

amplitud o frecuencia. Si estas variaciones se producen muy lentamente (por debajo de

10 Hz), el oído humano es capaz de captar los cambios que producen en una impresión

de pulsación o beat. Aumentando la frecuencia de la variación, se pueden percibir otras

impresiones sonoras, como el “R-Roughness” (alrededor de 20 Hz), la cual cambia la

impresión de Roughness real, donde el oído no es capaz de localizar los cambios

temporales particulares.

Los sonidos con variaciones de envolvimiento entre 20 y 300 se perciben como

ásperos. Por encima de estas frecuencias, la línea espectral principal y las bandas

laterales de tonos puros de amplitud modulada resulta audible como tonos individuales.

El Roughness depende de la frecuencia central, la frecuencia de modulación y la

profundidad de modulación. El nivel de señal sólo tiene una influencia menor sobre la

impresión de Roughness.

Aumentando la profundidad de modulación, la impresión de Roughness es más

fuerte. La dependencia con la frecuencia de modulación tiene una característica pasa-

banda, i.e. la impresión de Roughness decrece fuertemente hacia frecuencias muy altas

o muy bajas. Esta impresión maximiza en una frecuencia de modulación cerca de 70

Hz.

El roughness o la rugosidad es un parámetro que cuantifica el grado de molestia

provocado a causa de modulaciones rápidas. Su unidad es el asper. Un asper se define

como la rugosidad producida por un tono de 1000 Hz a 60 dB, modulado a 70 Hz con

un índice de modulación del 100 %.

El valor máximo de roughness para cualquier sonido se logra modulándolo a 70

Hz.


39

Figura 18. onda modulada representada respecto el tiempo [9]

Donde fmod es la frecuencia de modulación y ΔL es el índice de modulación

percibido por el oyente, es decir, debido a la modulación existe una variación de nivel

en el sonido, pero la variación de nivel percibida por el oído es menor que la variación

real.

Este parámetro puede ser evaluado con la siguiente ecuación:

𝑅~𝑓!"# Δ𝐿! 𝑧 𝑑𝑧!"!"#$! (Fórmula 5.5.-4)

𝑅 = 0.3 ∙ 𝑓!"# Δ𝐿! 𝑧 𝑑𝑧!"!"#$! (Fórmula 5.5.-5)

Donde:

∆𝐿 = 20 𝑙𝑜𝑔 !!

(Fórmula 5.5.-6)

siendo m el grado de modulación.

5.6. TONALITY (TONALIDAD)

La tonalidad de un sonido indica si el sonido contiene componentes tonales o

ruido de banda ancha. La contribución de tonos a la tonalidad depende de su frecuencia.

A unos 700 Hz, se alcanza la impresión de máxima tonalidad. El ruido de banda

estrecha con un ancho de banda menor que 1 Bark, también se percibe como tonal,

aunque en un grado decreciente con ancho de banda creciente.

La unidad de tonalidad, tu (tonality unit), se define para un tono sinusoidal de 1

kHz con un nivel de 60 dB.

40

6. ÍNDICES PARA LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD SONORA

La calidad sonora, como se ha comentado anteriormente, se puede calcular

mediante estudios objetivos o estudios subjetivos. En este capítulo se describen

teóricamente los métodos objetivos más utilizados hasta ahora en este campo.

6.1. NIVEL SONORO CONTINUO EQUIVALENTE

Es el nivel en dB(A) de un ruido de nivel constante hipotético correspondiente a

la misma cantidad de energía sonora que el ruido real considerado, durante un periodo

de tiempo T.

𝐿!"# = 10 log !!∙ 𝑇! ∙ 10!! !" (Fórmula 6.1.-1)

Donde:

Li = Nivel de presión sonora en dB(A) del periodo “i”.

Ti = Duración del periodo “i”.

T = Periodo del tiempo total.

En la siguiente tabla 4, se muestran los niveles sonoros continuos equivalentes

de ruido aéreo, que se recomienda no sobrepasar en los locales.

TIPO DE EDIFICIO LOCAL LAeq (dBA) Residencial (público y privado) Zonas de estancia 45

Dormitorios 40

Servicios 50

Zonas comunes 50

Administrativo y de oficinas Despachos profesional. 40

Oficinas 45

Zonas comunes 50

Sanitario Zonas de estancia 35

Dormitorios 30

Zonas comunes 50

Docente Aulas 40

Salas de lectura 35

Zonas comunes 50

Cultural Cines y teatros 30

Sala de exposiciones 45


41

Comercial Zonas comunes 50

Tabla 4. Nivel sonoro equivalente de ruido aéreo para diferentes tipos de edificios.

6.2. CURVAS DE VALORACIÓN NR (Noise Rating)

Las curvas NR (Noise Rating) hacen referencia a la norma ISO 1996-1:2003 y a

la UNE 74-022, para determinar el ruido ambiente aceptable para la audiencia, su

preservación, la inteligibilidad del discurso y las molestias que se pueden presentar

debido al ruido.

Estas curvas establecen límites aceptables de confortabilidad en diferentes

espacios en los que existen unos niveles de ruido de fondo estables.

El método permite asignar al espectro de frecuencias de un ruido, medido en

bandas de octava, un solo número NR, que corresponde a la curva en la que todos los

puntos quedan por encima de los puntos que representan los niveles obtenidos en cada

banda de frecuencia. Es útil para la valoración de ruidos estables y continuos. En la

siguiente figura 18, se muestran las curvas NR de evaluación de ruido. Y en la tabla 5,

figuran los valores recomendados del índice de NR para diferentes locales.

Figura 18. Curvas NR (Noise Rating) de evaluación de ruido

42

Tipos de recintos Rango de niveles NR

que pueden adaptarse

Talleres 60 – 70

Oficinas mecanizadas 50 – 55

Gimnasios, salas de deporte, piscinas 40 – 50

Restaurantes, bares, cafeterías 35 – 45

Despachos, bibliotecas, salas de justicia 30 – 40

Cines, hospitales, iglesias pequeñas, salas de conferencias 25 – 35

Aulas, estudios de televisión, grandes salas de conferencias 20 – 30

Salas de concierto, teatro 20 – 25

Clínicas, recintos de audiometría 10 – 20

Tabla 5. Valores recomendados de índice NR para distintos locales.

6.3. TIEMPO DE REVERBERACIÓN

El tiempo de reverberación para una frecuencia dada es el tiempo, en segundos,

necesario para que después de que cese la emisión de ruido, el nivel de presión sonora

disminuya 60 decibelios.

Un recinto con un tiempo de reverberación grande se denomina “vivo”, mientras

que si el tiempo de reverberación es pequeño recibe el nombre de recinto “apagado” o

“sordo”.

Por lo general, el tiempo de reverberación varía con la frecuencia, tendiendo a

disminuir a medida que ésta aumenta. Ello es debido, en parte, a las características de

los materiales de absorción que hay en la sala, así como a la absorción del aire.

El tiempo de reverberación está relacionado no sólo con la viveza acústica de

una sala, sino también con la calidez y el brillo de la misma.

Hay varias fórmulas estandarizadas para el cálculo del tiempo de reverberación,

pero las más conocidas son la de Sabine y la de Eyring:

TR60 = !,!"! ×!! × !!

Fórmula de Sabine (Fórmula 6.3.-1)

TR60 = !"#$#×!! !!" !!!!

Fórmula de Eyring (Fórmula 6.3.-2)

Donde:

V = Es el volumen de la sala

S = La superficie total de la sala


43

α𝑚 = Coeficiente de absorción medio

En la siguiente tabla 6, se recogen los tiempos de reverberación recomendados,

para distintos recintos habitables de diversos tipos de edificios:

Tipo de edificio Local Tiempo de reverberación

(s) Residencial (público y privado) Zonas de estancia ≤ 1

Dormitorios ≤ 1

Servicios ≤ 1

Zonas comunes ≤ 1,5

Administrativo y de oficinas Despachos profesionales ≤ 1

Oficinas ≤ 1

Zonas comunes ≤ 1,5

Sanitario Zonas de estancia 0,8 ≤ T ≤ 1,5

Dormitorios ≤ 1

Zonas comunes 1,5 ≤ T ≤ 2

Docente Aulas 0,8 ≤ T ≤ 1,5

Salas de lectura 0,8 ≤ T ≤ 1,5

Zonas comunes 1,5 ≤ T ≤ 2

Tabla 6. Tiempos de reverberación recomendados.

El tiempo de reverberación es un índice útil para la evaluación de la “calidad

acústica” de un recinto. Los recintos con superficies muy reflectantes presentan tiempos

de reverberación elevados, lo que implica dificultades en la comunicación.

6.4. INTELIGIBILIDAD DE LA PALABRA

La inteligibilidad de la palabra es un fenómeno de vital importancia en la vida

cotidiana. Existe una gran cantidad de elementos que pueden afectar la inteligibilidad.

Los más importantes son la potencia de emisión de la voz, el nivel de ruido ambiente

(que puede enmascarar las voces) y las características acústicas en los locales (el tiempo

de reverberación). Estos fenómenos, solos o combinados, pueden arruinar la

inteligibilidad.

44

Cuando se aumenta la potencia de emisión de la palabra, se produce

automáticamente un énfasis en el rango medio de la voz, que mejora la inteligibilidad.

En cambio, cuando se habla en voz baja, las vocales pierden energía y las sibilantes

resultan exageradas.

Cuando un ruido se superpone a un sonido útil, el espectro resultante difiere del

original, y dado que la percepción se inicia con un análisis de espectro, resulta un patrón

espectral alterado que dificulta su interpretación. El fenómeno de enmascaramiento

consiste en que si a un sonido se le presenta otro de intensidad bastante mayor (por

ejemplo 20 o 30 dB mayor), el primero se vuelve completamente imperceptible. En

condiciones normales esta limitación del oído es útil, pues permite liberar al cerebro de

una gran cantidad de información irrelevante. Pero cuando los sonidos enmascarados

son los correspondientes a la palabra hablada, el resultado puede ser la pérdida de la

inteligibilidad.

Fig. 20. Efecto de enmascaramiento para diferentes situaciones. (a) Enmascaramiento

inapreciable: La frecuencia del tono A es mayor que la del tono B y los niveles son semejantes. (b) El

tono B enmascara parcialmente el A: La frecuencia del tono A es ligeramente mayor que la del tono B y

los niveles son semejantes. (c) Se produce un enmascaramiento prácticamente total: La frecuencia del

tono A es mayor que la del tono B, mientras que su volumen es bastante inferior. (d) Enmascaramiento

mínimo: La frecuencia y el nivel del tono A son superiores a las del tono B.

Cuando un local tiene una reverberación alta tiende a mezclar unas palabras con

otras y a enfatizar los componentes graves y a desenfocar y hacer perder el brillo de las

voces. Esto sucede porque en una sala con un tiempo de reverberación alto, el

decaimiento energético de una vocal emitida en la misma es apreciablemente más lento

que su decaimiento propio (aquél que se observaría si la vocal se emitiese en el espacio

libre). Tal hecho, junto con la mayor duración y nivel comentados anteriormente,

provoca un solapamiento temporal de la vocal con la consonante emitida


45

inmediatamente después. La simultaneidad temporal de la vocal y de la consonante con

sus correspondientes niveles, así como las características espectrales de ambos sonidos,

son las causantes del enmascaramiento parcial o total de la consonante, producido por la

vocal.

Fig. 21. Evolución temporal de la energía sonora correspondiente a la emisión de una vocal

seguida de una consonante en un recinto cerrado

Además, como el grado de inteligibilidad está estrechamente relacionado a la

correcta percepción de las consonantes por su importante contenido en altas frecuencias,

el enmascaramiento de las mismas debido a un exceso de reverberación provoca una

pérdida de inteligibilidad en la sala.

6.4.1. MEDIDA DE LA INTELIGIBILIDAD DE LA PALABRA

En este apartado se van a estudiar las distintas formas de evaluar la inteligibilidad

en una sala. Para ello se distinguen los métodos subjetivos y los métodos objetivos.

En los métodos subjetivos hacen uso de oradores y oyentes que según su propio

criterio y mediante un estudio de muestreo, determinan el porcentaje de palabras

recibidas correctamente, que sirve para evaluar la capacidad de transmisión de la

palabra en la sala. Así un orador habla a un grupo de oyentes, y estos determinan la

calidad de la señal sonora recibida. Se define la inteligibilidad vocálica como el

porcentaje de elementos del habla recibidos correctamente respecto del total de los

transmitidos. Si este porcentaje es superior al 60%, el recinto se considera

acústicamente satisfactorio. Si el porcentaje es inferior al 30%, el recinto no reúne las

condiciones mínimas para la comunicación vocal. Y si el porcentaje está entre el 30% y

el 60%, se aconseja realizar un acondicionamiento acústico en el local.

46

Los elementos del habla para estos estudios pueden ser sílabas, sonidos, palabras,

frases o cifras. Para estos estudios se suelen utilizar secuencias de “logatomos”

especialmente diseñados para este fin.

En el caso de los métodos objetivos, estos se basan en parámetros acústicos

medibles, como: relación señal – ruido, tiempo de reverberación, distancia de la fuente,

efectos de directividad de la fuente, reflexiones y ecos tardíos… Siendo los más

importantes los dos primeros (relación señal – ruido y tiempo de reverberación).

• ÍNDICE DE ARTICULACIÓN (IA):

Es uno de los criterios más antiguos para evaluar la inteligibilidad, de hecho hoy

en día ya está en desuso. Realiza un estudio exhaustivo de la relación señal – ruido, pero

no considera el tiempo de reverberación en la sala.

Se basa en una gráfica que representa los niveles espectrales de la señal de voz,

medidos a un metro de distancia, en sus valores medio, mínimo y de cresta. El rango

dinámico está comprendido entre 20 y 50 dB para la banda de 1kHz. También se

representa en la gráfica el umbral de audibilidad y el nivel de sobrecarga auditiva

situado a 95 dB.

Se representa en esta gráfica el espectro de la voz en el oído del oyente, y se

define el IA como la relación entre el área de voz situada en una región audible del

espectro y el área total del espectro de la voz. El índice de articulación toma valores

entre 0 y 1, considerándose que al menos debe superar el valor 0,5 para una

inteligibilidad adecuada.

IA Evaluación de la inteligibilidad

IA < 0,3 Insatisfactorio

0,3 < IA < 0,5 Mediocre

0,5 < IA < 0,7 Bueno

IA > 0,7 Excelente

Tabla 7. Valores recomendados del Índice de Articulación

• ÍNDICE DE INTELIGIBILIDAD (SIL):

El índice de inteligibilidad SIL valora la molestia por interferencia del ruido en

la conversación. Como ya se ha comentado, el ruido ambiente puede provocar el


47

enmascaramiento o la pérdida de la información en la transmisión del mensaje oral.

Cuando el ruido excede de 55 dBA la interferencia empieza a ser importante.

La norma UNE-EN ISO 9921:2004 [31] evalúa la inteligibilidad a partir de los

siguientes factores:

Ø Nivel de ruido de fondo en las frecuencias de la comunicación verbal (500,

1000, 2000 y 4000 Hz). El nivel de ruido de interferencia verbal, LSIL, es la

medida aritmética de los niveles de presión sonora en las bandas anteriores:

𝐿!"# = (𝐿!"" + 𝐿!""" + 𝐿!""" + 𝐿!""") / 4 en dBA (Fórmula 6.4.1.-1)

Ø Nivel de voz a emplear o esfuerzo vocal. El nivel de presión sonora “verbal”

continuo equivalente en dBA, LS,A,1m, es un valor teórico relacionado con el

esfuerzo vocal del emisor medido a una distancia de un metro del emisor.

Esfuerzo del emisor LS,A,1m

Relajado 54

Normal 60

Elevado 66

Alto 72

Muy alto 78

Tabla 8. Clasificación según el esfuerzo verbal del emisor

Ø Distancia entre el emisor y el receptor. Para las distancias L superiores a un

metro, el LS,A,L se obtiene de la expresión 𝐿!,!,! = 𝐿!,!,!! – 20 𝑙𝑜𝑔 (𝐿/

𝐿!) en dBA (Fórmula 6.4.1.-2).

Y el índice de inteligibilidad SIL, se calcula como: 𝑆𝐼𝐿 = 𝐿!,!,! − 𝐿!"#

(Fórmula 6.4.1.-3). El resultado que se obtiene con esta fórmula, se compara con los

valores de la siguiente tabla: Evaluación de la inteligibilidad SIL

Mala < 3

Escasa 3 < SIL < 10

Suficiente 10 < SIL < 15

Buena > 15

Tabla 9. Valores recomendados del Índice de inteligibilidad SIL

En la siguiente tabla se muestran los indicativos del SIL:

48

SIL (dB) Distancia máxima a la que se

considera satisfactoriamente

inteligible una conversación normal

(m)

Distancia máxima a la que se considera

satisfactoriamente inteligible una

conversación en voz muy alta (m)

35 7,5 15

40 4,2 8,4

45 2,3 4,6

50 1,3 2,6

55 0,75 1,5

60 0,42 0,85

65 0,25 0,50

70 0,13 0,26

Tabla 10. Valores indicativos del SIL

• PÉRDIDA DE ARTICULACIÓN DE CONSONANTES (%ALCONS)

La pérdida de articulación de consonantes se define como el cociente entre las

consonantes no percibidas correctamente y el número total de las consonantes emitidas.

Este método considera en su estudio tanto la relación señal – ruido como el tiempo de

reverberación. Por lo tanto, la inteligibilidad decrece a medida que el oyente se

encuentra más alejado de la fuente emisora, hasta llegar a una distancia a partir de la

cual la inteligibilidad se mantiene constante. A esta distancia se denomina distancia

límite DL. Esta distancia corresponde a 3,16 veces la distancia a la cual el campo directo

y el reverberante tienen el mismo valor. Además, la inteligibilidad depende de la

reverberación del sonido, o dicho de otra manera, de la relación del sonido directo con

el sonido reverberante. Esta dependencia se recoge con la medida del tiempo de

reverberación TR. Y también depende de la relación señal – ruido. Si esta relación es

superior a 25 dB, puede considerarse que no introduce variaciones en la inteligibilidad,

si es inferior a 25 dB, la inteligibilidad decrece, siendo la pendiente de decrecimiento

proporcional al TR. Para calcular la relación señal – ruido se realizan mediciones en

banda ancha, aplicando la ponderación A, tanto para la señal como para el ruido de

fondo. El cálculo del tiempo de reverberación se hará para la frecuencia de 2000 Hz, ya

que es la que mayor influencia tiene en la inteligibilidad.

El cálculo de Alcons se puede hacer de forma analítica o de forma gráfica. Para

el cálculo analítico existen dos casos, según si el oyente supera o no la distancia límite:


49

Ø r ≤ 3,16 DL : Si la distancia del oyente es menor que la distancia límite

no tiene refuerzo sonoro, 𝐴𝑙𝑐𝑜𝑛𝑠 % = 80 ∙ !!!!

!

! (Fórmula 6.4.1.-4), donde

D es la distancia al oyente más lejano y V es el volumen de la sala.

Ø r > 3,16 DL : Si la distancia del oyente es mayor que la distancia límite,

𝐴𝑙𝑐𝑜𝑛𝑠 % = 9 ∙ 𝑇! (Fórmula 6.4.1.-5)

Estas fórmulas solo son válidas cuando la relación señal – ruido es mayor a 25

dB, en otro caso hay que apoyarse en el método gráfico. Así se determina el valor de

Alcons % en un punto dado, a partir del conocimiento del tiempo de reverberación y de

la diferencia entre los niveles de presión sonora de campo directo LD y campo

reverberante LR en dicho punto.

Fig 22. Obtención del Alcons % a partir del TR y de LD - LR

• MÉTODO STI (SPEECH TRANSMISSION INDEX) Y MÉTODO RASTI

(RAPID STI)

Finalmente, es preciso indicar que existe otro parámetro alternativo que permite

cuantificar el grado de inteligibilidad de la palabra. Dicho parámetro, conceptualmente

más complejo, se denomina STI y su valor oscila entre 0 (inteligibilidad nula) y 1

(inteligibilidad total). Este se calcula a partir de la reducción de los diferentes índices de

modulación “m” de la voz debida a la existencia de reverberación y de ruido de fondo

en una sala. Las 14 frecuencias de modulación Fm utilizadas son las siguientes:

Tabla 11. Frecuencias de modulación utilizadas en el método STI

Fm (Hz) 0,63 0,8 1,0 1,25 1,6 2,0 2,5 3,15 4,0 5,0 6,3 8,0 10,0 12,5

50

Cada una de estas frecuencias produce un efecto de modulación sobre las siete

bandas de octava más representativas de la voz, que se comprenden entre 125 y 8000

Hz.

Así mismo, existe una versión simplificada del STI denominada RASTI.

Habitualmente, el RASTI es el parámetro que se utiliza para medir en recintos, debido a

su rapidez de cálculo en relación con el STI. La simplificación de este consiste en

reducir el número de frecuencias de modulación, así como las bandas de octava a tener

en cuenta. Para este caso, las bandas de octava consideradas y las frecuencias de

modulación asociadas a cada una de ellas son las siguientes:

Tabla 12 y 13. Frecuencias de modulación utilizadas en el método RASTI

Por lo tanto, el número de índices de modulación calculados es únicamente de 9,

frente a los 98 utilizados en el caso del índice STI.

Existe una muy buena correlación entre los valores de Alcons % y de

RASTI/STI, la cual se muestra en la siguiente figura y en la siguiente tabla:

Fig 23. Correspondencia entre STI / RASTI y Alcons %

Tabla 14. Relación entre Alcons %, STI y RASTI y la valoración subjetiva del grado de inteligibilidad


51

6.5. ÍNDICE DE RUIDO EN OFICINAS (IRO)

El IRO está inspirado en el nivel de contaminación sonora y en el índice de

ruido de tráfico, utilizados para la valoración del ruido de las fuentes exteriores, en

concreto del tráfico rodado. El interés de estos índices, además de la información que

pueden proporcionar acerca del grado de aislamiento acústico necesario para los

edificios, radica en que son útiles para la valoración de ruidos generados por distintas

fuentes, con distintos espectros y características de emisión.

Para su determinación es necesario conocer el nivel de presión sonora y su

fluctuación en el tiempo. Esta descripción encaja con el tipo de ruido que existe en las

oficinas.

El índice de ruido en oficinas está basado en los resultados obtenidos en un

estudio realizado por B. Hay & M. F. Kemp (1972), en nueve oficinas diáfanas con aire

acondicionado, en las que trabajaban un total de 624 personas.

Los autores, además de hacer un estudio estadístico del ruido típico de una

oficina (como conversaciones, teléfonos, tareas, aire acondicionado, etc.), piden la

opinión sobre el ruido a los ocupantes. Para ello se sirven de una escala de satisfacción

de valores de siete puntos, siendo el 1 muy satisfactorio y el 7 muy insatisfactorio.

Tomas las respuestas marcadas 5, 6 y 7 para medir los porcentajes de insatisfacción y

los relacionan con los valores de las mediciones realizadas (L10 y L90), según la

siguiente ecuación:

𝐼𝑅𝑂 = 𝐿!" + 2,4 𝐿!" − 𝐿!" − 14 (Fórmula 6.5.-1)

Donde:

L10 es el nivel de presión sonora en dBA que se sobrepasa durante el 10% del

tiempo de observación.

L90 es el nivel de presión sonora en dBA que se sobrepasa durante el 90% del

tiempo de observación.

Las mediciones se llevaron a cabo durante el periodo normal de trabajo (de 8:30

a 16:45 horas) y corresponden al ruido total en las oficinas: personas hablando,

teléfonos sonando, actividad de trabajo normal, sistema de ventilación y climatización

en marcha, etc. Además del ruido procedente del exterior.

En la siguiente tabla 15, se muestran los porcentajes de insatisfechos para

diferentes combinaciones de L10 y (L10 – L90).

52

L10 (dBA) Porcentaje de insatisfechos para los valores (L10 – L90), (dBA)

7 8 9 10 11 12 13 14 15

55 14 17 20 22 25 28 31 34 37

56 16 19 22 24 27 30 33 36 39

57 18 21 23 26 29 32 35 38 40

58 20 23 25 28 31 34 37 40 42

59 22 25 27 30 33 36 39 42 44

60 24 27 29 32 35 38 41 44 46

61 26 29 31 34 37 40 43 46 48

62 28 30 33 36 39 42 45 47 50

63 30 32 35 38 41 44 47 49 52

64 32 34 37 40 43 46 49 51 54

65 34 36 39 42 45 48 51 53 56

Tabla 15. Porcentaje de insatisfechos con el ruido en oficinas.

En la siguiente figura 24, se muestra la relación entre el porcentaje de

insatisfechos y el índice de ruido en oficinas (IRO), el cual confirma la teoría de que la

variabilidad del ruido es uno de los factores que mayor incidencia tiene en el grado de

malestar manifestado por las personas frente al ruido.

Figura 24. Porcentaje de insatisfechos en función del nivel de IRO.

6.6. ÍNDICES GLOBALES DEFINIDOS POR E.ZWICKER

Los parámetros Loudness, Sharpness, Fluctuation Strength y Roughness se

agrupan bajo la denominación medidas de calidad de sonido (Sound Quality Metrics).

10 20 30 40 50 60 70 80

48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74

(%) Porcentaje de

insatisfechos

(IRO) Índice de ruido en o8icinas


53

La utilización de estos parámetros ofrece información psicoacústica de los sonidos

prescindiendo de la necesidad de un jurado, y esto permite reducir los errores en las

medidas asociados a factores humanos y proporciona datos con menor coste económico.

Como consecuencia de este tipo de estudios se han desarrollado expresiones

matemáticas que proporcionan (en función las medidas de calidad sonora) una

“calificación global del grado de molestia o agrado” como: el “Psychoacoustic

Annoyance” o el “Sensory Pleasantness” desarrollados por Zwicker.

6.6.1. SENSORY PLEASANTNESS (AGRADO)

𝑃𝑙𝑒𝑎𝑠𝑎𝑛𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = 𝑒!!,!!𝑒!!,!"! 1,24− 𝑒!!,!"! 𝑒!(!,!!"#!)! (Fórmula 6.6.1.-1)

siendo, Sharpness (S), Roughness (R), Loudness (N) y Tonality (T).

Según Zwicker [9], el agrado depende principalmente del valor de Sharpness. La

influencia de Roughness es en todo caso menor, y similar al valor de la Tonality. El

Loudnes, sin embargo, influye en el agrado sólo para valores mayores de sonoridad que

los de una conversación tranquila entre dos personas.

6.6.2. PSYCHOACOUSTIC ANNOYANCE (MOLESTIA)

Zwicker y Fastl [9], teniendo en cuenta las experiencias psicoacústicas, lograron

una expresión que devuelve el grado de molestia de un sonido mediante una

combinación de los cuatro parámetros psicoacústicos más importantes. A ese valor le

denominan “Psychoacoustic annoyance”.

Comenzaron estudiando la relación de proporcionalidad, el aumento de

cualquiera de estos parámetros supone el incremento del grado de molestia:

𝑁𝑢𝑖𝑠𝑎𝑛𝑐𝑒 = 𝑁! ∙ (1+ 𝑤!! + 𝑤!"! ) (Fórmula 6.6.2.-1)

Donde: 𝑤!" =

!.!"!!!.!

∙ 0.4 ∙ 𝐹 + 0.6 ⋅ 𝑅 (Fórmula 6.6.2.-2) 𝑤! = (𝑆 − 1.75) ⋅ 0.25 ⋅ log(𝑁! + 10) (Fórmula 6.6.2.-3)

siendo, Sharpness (S), Roughness (R), Fluctuation Strength (F), Loudness (N).

54

7. DESARROLLO

En el desarrollo de este proyecto se ha comenzado por realizar una clasificación

subjetiva de diferentes ambientes en cuatro tipos diferentes, dependiendo del grado de

concentración necesario en cada uno de ellos. Una vez que se han clasificado los

ambientes se han realizado dos estudios de campo grabando diferentes ambientes y un

tercer estudio utilizando ambientes controlados generados en un Software de audio.

El primero se ha basado en realizar grabaciones de 15 minutos en diferentes aulas

y salas de estudio de la Escuela de Ingenierías Industriales de la Universidad de

Valladolid, y también se ha realizado una encuesta en cada una de las aulas o salas de

estudio a todos los usuarios presentes con la intención de realizar un estudio subjetivo

de la molestia. Y al mismo tiempo que se ha realizado el registro sonoro se han medido

los niveles de presión sonora con un sonómetro, con el fin de obtener unos niveles de

referencia.

El segundo estudio se ha basado en realizar grabaciones de 5 minutos en

diferentes tipos de ambientes de la ciudad de Valladolid, en interiores y exteriores,

como plazas, salas de espera, avenidas, cafeterías, etc. Y al mismo tiempo que se ha

realizado la grabación se han medido los niveles de presión sonora con un sonómetro

integrador, para obtener unos niveles de referencia.

El tercer estudio consiste en un análisis en ambientes controlados. Para realizar

dicho estudio se ha generado una señal de ruido rosa en el Software de edición de audio

“Audacity” y se ha realizado una grabación de una voz humana en estudio, y mediante

la combinación de ambas señales se han generado diferentes archivos sonoros de

ambiente controlado. Los resultados obtenidos en este estudio no han aportado nada

relevante en cuanto a los objetivos, por lo tanto, no se recoge la información en el

proyecto.

Después de los estudios de campo realizados, se ha implementado en Matlab un

código para calcular de cada grabación realizada el nivel de sonoridad, el nivel de

presión sonora, el IRO y el ICCA (Índice de Confort y Calidad Acústica). En la

implementación del código, se ha partido de los códigos compartidos por la Universidad

de Salford [32] para calcular parámetros como el Loudness, el Sharpness y el nivel de

presión sonora en tercios de octava.

Los valores obtenidos, una vez se ha realizado el análisis de todos los registros

sonoros de los diferentes ambientes, se han comparado con los valores obtenidos con el


55

software Psysound 3 desarrollado por Densil Cabrera [2] para Matlab. Este programa

permite realizar un análisis más completo de los archivos de audio y calcular parámetros

estudiados en el libro de Zwicker [9], como el Loudness, Sharpness, Roughness, etc.

Sin embargo, este programa no es capaz de calcular el Fluctuation Strength, el cual sería

el último parámetro que se necesita para calcular la molestia o “psychoacoustic

annoyance” propuesta por dicho autor. Con estos cálculos se pretende ver la

contribución de cada uno de los parámetros anteriores al grado de molestia percibida,

con la finalidad de poder proponer un parámetro más sencillo de implementar desde un

punto de vista práctico, y que recoja la contribución mayoritaria a la percepción

psicoacústica.

Para poder obtener todos los parámetros y realizar el cálculo de la molestia, se ha

pedido colaboración a la empresa PD Audio y se ha realizado el cálculo de algunos

ambientes mediante el ARTEMIS de Head Acoustics, software profesional dedicado a

la grabación, análisis y reproducción desarrollado para tareas relacionadas con el campo

de la acústica.

En este capítulo se explica detalladamente el proceso que se ha realizado a lo

largo del proyecto.

7.1. CLASIFICACIÓN DE AMBIENTES

Antes de realizar las medidas y las grabaciones, se ha procedido a la

clasificación subjetiva de los diferentes ambientes de interés. Dicha clasificación se ha

distinguido en cuatro tipos diferentes, correspondiendo los tres primeros a ambientes en

interiores y al cuarto a ambientes en exteriores. Los ambientes en interiores se han

diferenciado por el grado de concentración necesario en cada uno de ellos.

• TIPO 1: Ambientes donde es necesario un cierto grado de concentración:

Oficinas, bibliotecas, salas de estudio…

• TIPO 2: Ambientes donde no es necesaria concentración pero si claridad en la

comunicación verbal: Aulas, salas de conferencias, iglesias…

• TIPO 3: Ambientes distendidos, donde no es necesaria concentración ni claridad

en la comunicación verbal: Salas de espera, grandes salones, lugares de ocio,

zonas comunes, restaurantes, comedores…

• TIPO 4: Exteriores: Plazas, parques,…

56

Esta clasificación subjetiva realizada ha sido muy útil para comenzar a estudiar

el confort acústico de diferentes ambientes, agrupando los datos obtenidos en cada uno

de los tipos de ambientes y relacionando los resultados, aunque no es suficiente por la

cantidad de sonidos distintos que se encuentran en cada uno de ellos. Por lo tanto, sería

conveniente disponer de un parámetro o indicador que permitiera una clasificación de

ambientes basada en criterios objetivos. El indicador que se propone en este proyecto

consiste en un “vector de ambiente”, en cual permite clasificar cada ambiente a partir de

su espectro. Esta clasificación de ambientes facilita el trabajo a la hora de estudiar el

confort acústico, por eso, se va a comentar a lo largo del proyecto como una propuesta

interesante que se podría realizar en posteriores estudios.

7.2. METODOLOGÍA

En este capítulo del proyecto se va a desarrollar la metodología del proyecto,

detallando los tres estudios realizados. Para el primer estudio se han elegido diferentes

ambientes de tipo 1 y tipo 2, todos ellos dentro de la Escuela de Ingenierías Industriales

de la Universidad de Valladolid, realizando grabaciones sonoras de dichos ambientes, al

mismo tiempo que se han realizado medidas de nivel de presión sonora y además se ha

realizado una pequeña encuesta (ver Anexo 1) a todos los usuarios presentes en cada

uno de ellos. El segundo en diferentes ambientes de tipo 3 y tipo 4, todos ellos en la

ciudad de Valladolid, realizando grabaciones sonoras y medidas del nivel de presión

sonora. Se ha optado por realizar grabaciones de los diferentes ambientes para

posteriormente poder realizar los cálculos precisos en Matlab.

Como se ha comentado anteriormente, también se han realizado medidas de

nivel sonora, pero estas medidas se han utilizado solamente para obtener un nivel de

referencia para poder equilibrar bien las grabaciones en el software de cálculo.

En los siguientes apartados se describe la instrumentación utilizada, se realiza

una breve descripción de los lugares seleccionados para los diferentes estudios y se

explica cómo se ha ajustado el proceso de grabación.

7.2.1. INSTRUMENTACIÓN DE MEDIDA Y GRABACIÓN

Para realizar las grabaciones de los diferentes ambientes, se ha utilizado una

grabadora portátil Zoom H4. Para calibrar las grabaciones se ha utilizado el calibrador


57

de Bruel & Kjaer DB 0311. Y para medir el nivel de presión sonora se ha utilizado el

sonómetro Bruel & Kjaer 2236. A continuación se describen las características más

importantes de cada dispositivo:

• GRABADOR DE SONIDO DIGITAL PORTÁTIL, ZOOM H4:

- Micrófono de condensador estéreo X/Y

integrado (conmutable 90º/ 120º).

- Alimentación Phantom

- Graba en formatos WAV, MP3 y BWF.

- Hasta 24-bit/96kHz.

- Graba en tarjetas SD/SDHC de hasta 32 GB.

• CALIBRADOR BRUEL & KJAER DB 0311:

- Número de serie: 1719495

- Tono de 1kHz a 94 dB

• SONÓMETRO INTEGRADOR BRUEL & KJAER 2236:

El Sonómetro Integrador de Precisión Tipo 2236 es un Sonómetro de Tipo 1 que

cumple con IEC 651 y 804, y ANSI 1.4 y S 1.43. Puede medir los siguientes

parámetros:

- MaxL: SPL máximo desde la última puesta a cero

- MinL: SPL mínimo desde la última puesta a cero

- MaxP: nivel de pico máximo desde la última

puesta a cero

- Pico: nivel de pico máximo en un intervalo de 1s

- SPL: nivel máximo RMS en intervalos de 1s (de

acuerdo con IEC 651)

- LEQ: nivel sonoro continuo equivalente

- SEL: nivel de exposición sonora

- LEPd: nivel diario de exposición personal al ruido

- L (90): SPL excedido un 90% del tiempo de medida



Fig 25. Grabador Zoom H4

Fig 26. Sonómetro Bruel &Kjaer 2236

58

7.2.2. DESCRIPCIÓN DE LOS ESTUDIOS REALIZADOS

Como se ha comentado anteriormente, para estudiar los diferentes tipos de

ambiente se han realizado dos estudios de campo. El primero de estos se ha centrado en

ambientes de tipo 1 y de tipo 2, y el segundo estudio en ambientes de tipo 3 y de tipo 4.

En este capítulo se va a realizar una descripción detallada de todos los estudios,

describiendo los lugares elegidos en cada caso y todo el proceso de grabación o de

mezcla de ambientes.

• ESTUDIO 1:

El primer estudio de campo se ha realizado en la escuela de Ingenierías

Industriales de la Universidad de Valladolid. Dicho edificio no es de nueva construcción

y en él se realizan tareas puramente académicas, como por ejemplo; clases teóricas,

clases en laboratorios informáticos, aulas de estudio, laboratorios de prácticas, etc.

El mobiliario es estándar de universidad y las paredes carecen de un tratamiento

especial de acondicionamiento acústico.

Debido a la naturaleza de la actividad desarrollada, el ruido generado es

consecuencia de las conversaciones entre alumnos, la voz del profesor impartiendo la

clase, y el ruido que puedan generar los equipos disponibles, como el sistema de

calefacción, el proyector, la iluminación, los ordenadores, etc.

Además, también es muy presente el ruido procedente del tráfico rodado, ya que

muchas de las aulas tienen sus ventanas orientadas a la avenida Salamanca, calle con

una gran densidad de tráfico. Se han elegido varias aulas teóricas, aulas de ordenadores

y salas de estudio para proceder el estudio de campo.

En la siguiente tabla se muestra una lista de todas las salas elegidas para el

estudio, con el tipo de ambiente al que pertenece cada una, la fecha, la hora, el número

de archivo de grabación y el número de encuestas realizadas.

Tipo Recinto Lugar Fecha Hora Archivo Encuestas realizadas

2 Aula BA1 EII (F.co Mendizábal) 14-5-14 10:00 000 22 2 Aula BA2 EII (F.co Mendizábal) 14-5-14 11:00 004 26 2 Aula S33 (Inf) EII (F.co Mendizábal) 14-5-14 12:00 005 25 2 Aula SA4 EII (F.co Mendizábal) 14-5-14 13:00 006 35 2 Aula PA3 EII (F.co Mendizábal) 14-5-14 16:00 007 41 2 Aula S31 EII (F.co Mendizábal) 14-5-14 17:00 008 14


59

2 Aula S41 (Inf) EII (F.co Mendizábal) 14-5-14 18:00 009 20 1 Sala S11 EII (F.co Mendizábal) 14-5-14 18:45 010 28 1 Sala estudio EII (F.co Mendizábal) 14-5-14 19:15 011 33 2 Aula S42 (Inf) EII (F.co Mendizábal) 14-5-14 20:00 012 17

Tabla 16. Lista de grabaciones realizadas.

En las aulas seleccionadas, se ha procedido con las grabaciones sonoras de 15

minutos en cada una. Antes de realizar los registros se ha calibrado el sistema de

grabación. La grabadora se ha colocado en el centro de cada sala para realizar una

grabación lo más representativa posible, en un punto habitual donde se colocan los

usuarios que la ocupan. Después de cada grabación, se ha pedido colaboración con los

usuarios presentes y se ha realizado una pequeña encuesta (ver Anexo 1).

En las siguientes figuras se puede observar la colocación de la grabadora en cada

una de las salas, siempre en el centro de la sala, y en el caso de las aulas de teoría

siempre en dirección al profesor que es el que va a emitir el sonido la mayor parte del

tiempo.

Fig 27. Aula BA2 de teoría. Fig 28. Aula S33 de informática.

Fig 29. Aula SA4 de teoría. Fig 30. Aula S41 de informática.

Fig 31. Aula S31 de teoría. Fig 32. Aula S42 de informática.

60

Fig 33. Aula Magna de estudio. Fig 34. Sala de estudio planta baja.

• ESTUDIO 2:

El segundo estudio de campo se ha realizado en diferentes lugares de la ciudad

de Valladolid, como plazas, avenidas, cafeterías, iglesias, salas de espera, etc. A la hora

de elegir los lugares se ha tenido en cuenta en buscar ambientes con ruido de diferente

contenido. En la siguiente tabla se muestra una lista de todos los lugares elegidos para el

estudio, con el tipo de ambiente al que pertenece cada uno, la fecha, la hora y el número

de archivo de grabación.

Tipo Ambiente Lugar Fecha Hora Archivo

3 Cafetería Kapital 28-5-14 11:00 000/001 3 Lab. Mécanica fluidos EII (F.co Mendizábal) 28-5-14 14:00 013/014 4 Plaza San Juan 28-5-14 17:10 016 4 Plaza Circular 28-5-14 17:30 017 4 Plaza Santa Cruz 28-5-14 18:00 020 4 Plaza Portugalete 28-5-14 18:30 023 3 Iglesia La antigua 28-5-14 18:50 025 4 Calle Angustias 28-5-14 19:00 026 3 Sala espera Teatro Calderón 28-5-14 19:10 028

Tabla 17. Lista de grabaciones realizadas.

En cada lugar seleccionado se ha procedido con las grabaciones sonoras de 5

minutos en cada una. Antes de realizar los registros se ha calibrado el sistema de

grabación. La grabadora se ha colocado en el centro aproximadamente de cada lugar

para conseguir una grabación representativa del lugar. Al mismo tiempo que se ha

grabado el ambiente, también se ha medido el nivel de presión sonora, para

posteriormente utilizar este valor como referencia.

Como se observa en la tabla 17, se han realizado cuatro grabaciones en

ambientes de tipo 3. La cafetería “Kapital” situada en la avenida Real de Burgos, en la

que había unas 20 personas y la mayoría tomando café. Los ruidos más característicos


61

del lugar han sido la máquina de café, la música de ambiente, el ruido de tráfico, las

conversaciones entre los clientes y con la camarera, golpes de vasos de cristal o de

tenedores contra los platos.

También se ha realizado una grabación en el Laboratorio de Mecánica de fluidos

situado en la planta baja de la escuela de Ingenierías Industriales de la Universidad de

Valladolid, en este caso no se ha contado con ninguna persona dentro del laboratorio. El

ruido característico del lugar ha sido el túnel de viento que ha sido conectado para

realizar la grabación, alcanzando 99,4 dB (A).

En la iglesia de La antigua había unas 40 personas y el ambiente ha sido muy

tranquilo, siendo el único ruido característico del lugar la puerta gruesa de madera al

abrirse o cerrarse, el sistema de megafonía por el que habla el cura y los rezos y cantos

de las personas.

Por último, el ruido característico de la sala de espera del Teatro Calderón ha

sido mayoritariamente el ruido de tráfico rodado, ya que se ha encontrado la puerta

abierta durante la grabación, y también el sonido de megafonía de la mujer que se sitúa

en la taquilla y el salir y entrar de la gente.

En cuanto a los ambientes de tipo 4 se han elegido 5 lugares para realizar la

grabación, como se observa en la tabla 17. Entre ellos cuatro plazas y una calle. En la

plaza San Juan, el ruido característico más han sido los niños jugando de forma

tranquila, el tráfico que pasa por al lado de la plaza y el autobús urbano cuando hace

parada en la plaza. En la plaza Circular, sobre todo el ruido de tráfico ha sido el más

característico, ya que en esta plaza casi no hay gente pero continuamente hay mucho

tráfico. En cambio en la plaza Santa Cruz el tráfico es bastante tranquilo, pero la

grabación se ha realizado a la hora de salida del colegio donde todos los niños y niñas

salen a gritar y a jugar. En la plaza Portugalete se ha realizado la grabación cuando

estaban tocando las campanas de la iglesia La Antigua, por lo tanto, este ha sido el ruido

más característico. Por último, en la calle Angustias el tráfico es bastante puntual, ya

que solamente pasan los coches cuando el semáforo se pone en verde. A parte del

tráfico, las conversaciones de personas en las terrazas de los bares es muy común y el

pasear de la gente.

En las siguientes figuras se observa la colocación de la grabadora en las distintas

grabaciones:

62

Fig 35. Cafetería “Kapital”. Fig 36. Laboratorio de mecánica de fluidos

Fig 37. Plaza Circular Fig 38. Plaza Santa Cruz

Fig 39. Plaza Portugalete Fig 40. Calle Angustias

7.2.3. AJUSTE DEL EQUIPO EN LA GRABACIÓN

Antes de realizar una grabación hay que ajustar todo el equipo de grabación,

para que el resultado sea correcto y para que no haya diferencias entre una grabación y

otra. El equipo de grabación se simplifica a la grabadora Zoom H4, ya que tiene los

micrófonos incorporados y tiene espacio para una tarjeta SD donde se guardan todos los

archivos de audio.

En primer lugar, se tendrá en cuenta en colocar la grabadora encima de un

trípode para evitar posibles ruidos o movimientos en la grabación. En las grabaciones

que se realicen en el exterior, se coloca un filtro para vientos en los micrófonos para que

no se produzcan ruidos por el viento y distorsiones en la grabación. Todos los archivos

se han ajustado para que sean grabados con una frecuencia de muestreo de 44.1 kHz y

con una cuantización de 16 bits. Los micrófonos se colocarán a 120º utilizando la

técnica microfónica de par coincidente o también conocida como XY. Ya que con esta


63

angulación se logra la cobertura más ancha posible para obtener una grabación estéreo

de sonido. Todos los archivos se han grabado en formato de audio WAV., para no tener

problemas después en los cálculos con las funciones implementadas en Matlab.

Antes de grabar hay que realizar un ajuste de la ganancia de la grabadora. Para

ello, se grabará un tono de 1kHz de 94 dB generado por el calibrador DB 0311

ajustando la ganancia de la grabadora al máximo, es decir, el margen en que el tono

alcance 0 dB y no sature la señal. Este tono grabado es el que posteriormente se utiliza

para calibrar todos los archivos de audio en los software de cálculo.

7.3.IMPLEMENTACIÓN MATLAB

Una vez se han realizado los estudios de campo, a partir de los registros

obtenidos del sonido ambiental, se ha procedido con la implementación de un código en

Matlab para realizar el cálculo de una serie de parámetros que posteriormente

permitirán establecer un criterio comparativo del confort acústico o calidad de ambiente

de cada lugar.

Para ello, se han creado cinco funciones principales: “Tercios de octava”,

“Loudness”, “Sharpness”, “IRO” e “ICCA”. Con las tres primeras funciones se calculan

algunos de los parámetros propuestos por E. Zwicker, como la sonoridad y la nitidez, y

se han desarrollado a partir de las funciones implementadas por la Universidad de

Salford [32]. El resto de parámetros propuestos por E. Zwicker no se han implementado

por la complejidad de cálculo y la poca información encontrada sobre ellos. Además,

como comenta E. Zwicker [9] los parámetros que más influyen en el agrado de un

sonido son el Loudness y el Sharpness. La función del “IRO” se ha implementado

partiendo de las fórmulas de la nota técnica NTP-503, y se ha elegido esta función ya

que actualmente el SAS-2000 funciona con este índice, y sirve para comparar los datos

obtenidos con los de los parámetros anteriores. La función de “ICCA” se ha

implementado como una función general que llamará a todas las anteriores. El principal

objetivo de este proyecto, como se ha comentado anteriormente, es proponer un índice

que permita evaluar la calidad y el confort acústico de diferentes ambientes. Por eso,

esta función recoge todos los datos calculados de todas las funciones anteriores, con la

intención de relacionarlos y obtener un resultado que nos diga si el ambiente es

agradable o molesto. Pero esto se verá en las propuestas de este proyecto, ya que no ha

habido tiempo de realizar esta relación.

64

En este capítulo se va a explicar el funcionamiento de cada una de las funciones

y en el Anexo 2 se muestra el código de Matlab.

Antes de ejecutar alguna función, hay que mandar un “wavread” en la ventana

de Matlab con el siguiente comando: [y,fs] = wavread (‘nombre del archivo’);

Las funciones solamente pueden leer archivos de audio en formato wav., por lo

tanto, si el archivo sonoro no se encuentra en ese formato se tiene que convertir antes de

introducirlo a Matlab.

• TERCIOS DE OCTAVA: [32]

Esta función se encarga principalmente de dividir la señal en bandas de tercio de

octava y calcular la energía contenida en cada banda. Además de calcular el nivel de

presión sonora total.

Los parámetros de entrada de “tercios de octava” son los siguientes:

Ø x, es la señal de entrada, es decir, el archivo de audio en WAV.

Ø Pref, es el nivel de referencia para calcular los decibelios. Para las

grabaciones que se han realizado es de 94 dB, ya que dichas grabaciones han

sido calibradas con un tono de 1kHz a 94 dB.

Ø Fmin, es la frecuencia mínima que se va a considerar, en este caso 25 Hz.

Ø Fmax, es la frecuencia máxima que se va a considerar, en este caso 12500 Hz.

Ø Fs, es la frecuencia de muestreo con la que se ha grabado la señal. En las

grabaciones realizadas es de 44.1 kHz.

Ø N, es la orden del filtro para dividir las bandas, en este caso el orden va a ser

4, ya que es suficiente para que obtener el filtrado y así evitamos aumentar el

procesado y el tiempo de cálculo.

La función comienza llamando a “midbands” que es otra función la cual calcula

las frecuencias centrales de cada banda de tercio de octava. Después se filtra la señal,

dependiendo de la frecuencia, y por último se convierte en decibelios. Al nivel de

presión calculado en cada banda, se le suma el nivel de presión de referencia “Pref”,

para calibrar el sistema. Por último se realiza una suma de todas las bandas y así se

obtiene el nivel de presión sonora total en decibelios.

Los parámetros de salida de la función son los siguientes:


65

Ø Ptotal, es el nivel de presión sonora total.

Ø P, es el nivel de presión en cada banda de tercio de octava.

Ø F, es la frecuencia central de cada banda de tercio de octava.

• SONORIDAD O LOUDNESS: [32]

Esta función se encarga de calcular la sonodidad o “loudness” de la señal. Se ha

obtenido de las funciones compartidas por la Universidad de Salford, pero está basada

completamente en el código BASIC publicado Zwicker en 1991 para el cálculo del

loudness acorde con la norma DIN 45631 (ISO 532B) [26].

Para simplificar el cálculo de la sonoridad, en lugar de dividir la señal en bandas

críticas, la divide en tercios de octava, lo que reduce mucho el cálculo.

Los parámetros de entrada en la función “loudness” son los siguientes:







Ø Mod, es un valor igual a 0 para grabaciones realizadas en campo libre o en

exteriores, y 1 para grabaciones realizadas en campo difuso o en interiores.

Ø P, es el nivel de presión en cada banda de tercio de octava.

Ø F, es la frecuencia central de cada banda de tercio de octava.

Y los parámetros de salida son la sonoridad “N_entire” y la sonoridad específica

“N_single”, que es la sonoridad correspondiente a cada banda de tercio de octava.

• NITIDEZ O SHARPNESS: [32]

Esta función se encarga de calcular la nitidez o “sharpness” de la señal de audio,

es decir, la energía en las altas frecuencias. Se calcula a partir de la sonoridad

específica, siendo su único parámetro de entrada.

66

• IRO (ÍNDICE DE RUIDO EN OFICINAS):

Esta función se encarga de calcular el índice de ruido en oficinas definido en la

nota técnica NTP-503. En primer lugar hace uso de la función “percentil.m” [33] para

calcular el percentil 90 y el percentil 10 de la señal de entrada. Y después, calcula la

diferencia entre ambos percentiles. Hay que tener en cuenta que el percentil 90

corresponde al L10 de la señal y el percentil 10 corresponde al L90 de la señal. Por

último, realiza el cálculo del IRO. El parámetro a la entrada es la señal en decibelios, y

a la salida el valor del IRO correspondiente a dicha señal.

• ICCA (ÍNDICE DE CONFORT Y CALIDAD ACÚSTICA):

Esta función se encarga principalmente de llamar a todas las funciones

anteriores y de realizar el análisis completo de todos los parámetros descritos en las

funciones anteriores en la señal de entrada.

En esta función también se definen los rangos de tiempo en segundos para realizar los

cálculos, “Seg” y “SegIRO”.

Los parámetros de entrada en la función “ICCA” son los siguientes:







Ø Mod, es un valor igual a 0 para grabaciones realizadas en campo libre o en

exteriores, y 1 para grabaciones realizadas en campo difuso o en interiores.

Ø Seg, es la frecuencia de tiempo en segundos en la que se van a realizar los

cálculos de “loudness”, “sharpness” e “ICCA”. En las grabaciones realizadas

se ha definido un tiempo de 3 segundos.

Ø SegIRO, la frecuencia de tiempo en segundos en la que se van a realizar los

cálculos de “IRO”. Este tiempo tiene que ser mayor que el anterior, ya que

para calcular el IRO se necesitan recoger un número mayor de muestras por

segundo. En las grabaciones realizadas se ha definido un tiempo de 15

segundos.


67

Y los parámetros de salida son los siguientes:

Ø Presiontotal, es el nivel de presión sonora total en dB de la señal, calculado

cada “Seg” segundos, y obtenido de la función “tercios de octava”.

Ø Nivelsonoridad, es el nivel de sonoridad en dB, calculado a partir de la

función “loudness” y después convertido en dB por medio de la fórmula

fórmula 5.2.-1 (Ver capítulo 5.2.).

Ø IRO, es el índice de ruido en oficinas calculado en un número de muestras de

la señal correspondientes a “SegIRO” segundos, pero con una frecuencia de

cálculo de “Seg” segundos. Por lo tanto, en las grabaciones realizadas se ha

calculado el IRO de las muestras que corresponden a 15 segundos de la señal,

y se ha desplaza la ventana de cálculo de Matlab con una frecuencia de 3

segundos.

7.4. PSYSOUND 3

El Psysound 3 [2] es un software libre especializado en el análisis de archivos de

audio. Este programa permite realizar fácilmente un análisis preciso de mediciones

acústicas normalizadas, así como las implementaciones de los parámetros

psicoacústicos como el “loudness”, el “sharpness”, el “roughness”, etc. El programa

está escrito utilizando el lenguaje de Matlab y se controla mediante una interfaz gráfica

de usuario.

En el proyecto presente, se ha utilizado este software para hacer el cálculo de

todos los parámetros psicoacústicos definidos por E. Zwicker. El software ofrece varias

posibilidades a la hora de realizar las medidas de los diferentes parámetros, en este caso,

se han elegido las siguientes funciones para realizar el análisis: Para obtener el nivel de

presión sonora “FFT Spectrum”, para calcular la sonoridad y la nitidez “Dynamic

Loudness (C & F)”, y para la rugosidad “”Roughness (D & W).

Una vez medidos dichos parámetros, se han comparado con los cálculos

obtenidos en la implementación programada en Matlab.

En este apartado se explica detalladamente el funcionamiento de este programa

y los pasos que se han seguido para realizar los análisis.

7.4.1. FUNCIONAMIENTO DEL PSYSOUND 3

68

• Instalación: Para instalar el paquete Psysound3, una vez descomprimida la

carpeta descargada, se abre Matlab y se elige dicha carpeta dentro del directorio.

Después en la ventana de comandos de Matlab se corre la función “psysound3”

y la aplicación se abre gráficamente.

Fig 41. Ventana principal del software Psysound 3.

• Manejo del programa: El programa se divide en cuatro pasos a seguir.

1. Detección de archivo: Para analizar los archivos, es importante

seleccionar el directorio, desde “Change Dir”. Una vez seleccionado el

directorio nos aparecen los archivos en el recuadro de la izquierda. Los

archivos que se quieran analizar, se seleccionan y se añaden a la lista de

archivos elegidos desde “Add File”, apareciendo estos en el recuadro de

la derecha. Desde “Remove File” o “Clear Chosen” se deseleccionan

los archivos que no se deseen calcular. Antes de elegir los archivos,

estos pueden ser escuchados desde “Play File”.

2. Calibración: Los algoritmos de Psysound3 se comportan de diferente

manera en función del nivel de presión sonora que el archivo de audio

represente. La forma de controlar esto es cambiar el nivel de presión del

archivo asegurando que el nivel de presión sonora es el mismo que ha

sido grabado por el micrófono. Así, el algoritmo va a recibir un nivel de


69

presión sonora adecuado para realizar el análisis. Para ello, podemos

calibrar el micrófono exactamente, o estimar el nivel de presión sonora

que este recibe. Cuando se calibra el micrófono se registra un nivel

conocido de presión acústica y se ajusta el archivo hasta que represente

exactamente ese nivel conocido de presión acústica.

3. Análisis: En esta pestaña están todas las opciones de análisis que están

disponibles en el software. Se seleccionan los parámetros que se desean

analizar y pulsando el botón “Run Analysis” el programa comienza a

analizar. Para el cálculo del agrado y molestia de Zwicker, los

parámetros a analizar son: FFT Spectrum, Dynamic Loudness (C & F),

Roughness (D & W), 1/3 – Octave Band Spectrum…

4. Post procesado: Una vez realizado el análisis, se obtienen los resultados

y el programa ofrece varias formas de visualización de los datos. Por

defecto se muestran los datos de forma numérica, obteniendo el mínimo,

el máximo y la media del análisis realizado. Pero también se pueden

visualizar los datos de forma gráfica seleccionando el tipo de gráfica que

más se ajuste a los resultados.

7.5. ARTEMIS

El ARTEMIS es otro programa de análisis de audio creado por la empresa Head

Acoustics. Este software se utiliza para grabación, análisis y reproducción, y ha sido

desarrollado para llevar a cabo tareas en el campo de la acústica y las vibraciones de

forma rápida y eficiente.

En este proyecto se ha optado por realizar el análisis con este software de

algunos de los archivos de audio grabados en los estudios de campo, para poder

comparar los resultados con los que se han obtenido por medio del código

implementado en Matlab y también con los obtenidos con el Psysound 3. Además, el

ARTEMIS ofrece la posibilidad de calcular el “fluctuation strength”, por lo tanto, sería

interesante realizar un cálculo aproximado del grado de molestia que producen los

diferentes sonidos en los ambientes a partir de todos los parámetros propuestos por E.

Zwicker. En este proyecto no se ha tenido tiempo para ello.

70

Para realizar el análisis se ha contado con la colaboración de un investigador de

la empresa PD Audio, proporcionando los datos medidos con el equipo de la

Universidad de Valencia.

8. RESULTADOS

En los siguientes apartados se muestran los resultados y los datos obtenidos en

los estudios de campo y en el análisis realizado en el proceso de investigación.

8.1. RESULTADOS DE LOS CÁLCULOS REALIZADOS CON EL CÓDIGO

IMPLEMENTADO EN MATLAB

A continuación se muestran las gráficas correspondientes al análisis de las

grabaciones realizadas en los dos estudios de campo.

• ESTUDIO 1:

En este apartado se muestran las gráficas más representativas de los ambientes

de tipo 1 y de tipo 2 donde se han realizado las grabaciones. No se han colocado todas

porque los resultados han sido muy parecidos en muchas de las aulas. En las gráficas se

muestra el valor de IRO, el nivel de sonoridad y el nivel de presión sonora calculados en

dBA.

40

50

60

70

80

90

100

3 18

33

48

63

78

93

108

123

138

153

168

183

198

213

228

243

258

273

288

Tiempo (s)

Aula BA2

IRO

Nivel sonoridad

Presión sonora


71

45 55 65 75 85 95 105 115

3 18

33

48

63

78

93

108

123

138

153

168

183

198

213

228

243

258

273

288

Tiempo (s)

Aula SA4

IRO

Nivel sonoridad

Presión sonora

35 45 55 65 75 85 95 105 115

3 18

33

48

63

78

93

108

123

138

153

168

183

198

213

228

243

258

273

288

Tiempo (s)

Aula S31

IRO

Nivel sonoridad

Presión sonora

40

50

60

70

80

90

100

110

120

3 18

33

48

63

78

93

108

123

138

153

168

183

198

213

228

243

258

273

288

Tiempo (s)

Aula PA3 14/5

IRO

Nivel sonoridad

Presión sonora

72

40

50

60

70

80

90

100

110

120 3 18

33

48

63

78

93

108

123

138

153

168

183

198

213

228

243

258

273

288

Tiempo (s)

Aula ordenadores S41

IRO

Nivel sonoridad

Presión sonora

40 50 60 70 80 90 100 110

3 18

33

48

63

78

93

108

123

138

153

168

183

198

213

228

243

258

273

288

Tiempo (s)

Aula ordenadores S33

IRO

Nivel sonoridad

Presión sonora

40

50

60

70

80

90

100

3 18

33

48

63

78

93

108

123

138

153

168

183

198

213

228

243

258

273

288

Tiempo (s)

Aula Magna

IRO

Nivel sonoridad

Presión sonora


73

Como se puede observar el nivel de presión sonora que obtenemos en las aulas

es el típico nivel que produce una persona hablando, 50-60dBA (en este caso sería el

profesor), dependiendo de la distancia en la que se ha colocado la grabadora en cada

momento. En la gráfica del aula de ordenadores S33 se observa como en el primer

minuto los niveles son más elevados que en el resto de la grabación. Esto es debido a

que el profesor se colocó exactamente delante de la grabadora en este tiempo. En el aula

de estudio los niveles están alrededor de los 40 dBA. Y en el caso del aula magna los

niveles son más elevados por el ruido que producen los alumnos en el momento de la

grabación.

La relación que existe entre los diferentes índices es muy similar, ya que van

acompañados a lo largo del tiempo. Siendo el nivel de presión sonora el que tiene

valores inferiores y el IRO valores superiores, exceptuando algunos casos puntuales

donde aparecen picos descendentes. En algunos casos, como se observa en las gráficas

correspondientes a las aulas de teoría, el IRO es demasiado elevado en comparación con

los otros dos parámetros. Esto puede ser debido a que no se están aplicando las

penalizaciones que aplica el SAS-2000 para los casos donde se produzca un cambio

elevado y brusco en el ambiente sonoro. Así, cuando la diferencia entre L10 y L90 es

mayor a 11, se asigna este valor y se penaliza el IRO con una unidad. En la

implementación realizada en Matlab, siempre se calcula el IRO con su formulación

original, sin aplicar ninguna penalización.

35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85

3 18

33

48

63

78

93

108

123

138

153

168

183

198

213

228

243

258

273

288

Tiempo (s)

Sala Estudio

IRO

Nivel sonoridad

Presión sonora

74

• ESTUDIO 2:

En este apartado se muestran las gráficas más representativas de los ambientes

donde se han realizado las grabaciones de diferentes lugares de la ciudad de Valladolid,

mostrando el valor de IRO, el nivel de sonoridad y el nivel de presión sonora calculados

sobre los archivos grabados en dBA.

A continuación se muestran tres gráficas correspondientes a los ambientes

grabados de tipo 3:

45

55

65

75

85

95

105

115

3 18

33

48

63

78

93

108

123

138

153

168

183

198

213

228

243

258

273

288

Tiempo (s)

Cafetería "Kapital"

IRO

Nivel Sonoridad

Presión sonora

40

50

60

70

80

90

3 9 15

21

27

33

39

45

51

57

63

69

75

81

87

93

99

105

111

117

Tiempo (s)

Iglesia La Antigüa

IRO

Nivel sonoridad

Presión sonora


75

Se observa como en el caso de la cafetería, el ruido es muy estable y los tres

parámetros presentan una curva muy similar, exceptuando los picos que presenta el IRO

a partir del tercer minuto de la grabación. En nivel de presión sonora está en torno a los

60 dBA, por lo que se considera un ambiente tranquilo. En el caso de la iglesia de La

Antigua, el ambiente también es muy estable con un nivel de presión sonora de 50 dBA,

pero el valor del IRO es muy elevado. Y en el caso de la sala de espera del teatro

calderón, se observa como el ambiente es más variable, ya que predomina el ruido de

tráfico del exterior (en la gráfica que representa la grabación de la calle las Angustias,

se observan una curvas similares, puesto que la grabación fue realizada en la calle

cercana a dicha sala de espera).

A continuación se muestran cinco gráficas correspondientes a los ambientes

grabados de tipo 4:

45

55

65

75

85

95 3 18

33

48

63

78

93

108

123

138

153

168

183

198

213

228

243

258

273

288

Tiempo (s)

Sala espera Teatro Calderón

IRO

Nivel sonoridad

Presión sonora

45

55

65

75

85

95

3 18

33

48

63

78

93

108

123

138

153

168

183

198

213

228

243

258

273

288

Tiempo (s)

Calle las Angustias frente al Teatro Calderón

IRO

Nivel sonoridad

Presión sonora

76

50

55

60

65

70

75

80 3 18

33

48

63

78

93

108

123

138

153

168

183

198

213

228

243

258

273

288

Tiempo (s)

Plaza San Juan

IRO

Nivel sonoridad

Presión sonora

40 45 50 55 60 65 70 75 80 85

3 18

33

48

63

78

93

108

123

138

153

168

183

198

213

228

243

258

273

288

Tiempo (s)

Plaza Circular

IRO

Nivel sonoridad

Presión sonora

50 60 70 80 90 100 110 120 130

3 9 15

21

27

33

39

45

51

57

63

69

75

81

87

93

99

105

111

117

Tiempo (s)

Plaza Santa Cruz

IRO

Nivel sonoridad

Presión sonora


77

Se observa, en el caso de la grabación realizada en la calle de las Angustias, que

el ruido corresponde al tráfico que está controlado por un semáforo, ya que presenta un

ambiente muy variable. Es por eso que el nivel de ruido aumenta hasta casi 70 dBA y

después disminuye hasta 55 dBA. En los casos de la plaza San Juan y la plaza Circular,

predomina el ruido de tráfico alcanzando niveles de entre 60 y 70 dbA. En la plaza San

Juan, se han obtenido unos niveles de IRO inferiores al nivel de sonoridad.

Además, en la plaza Santa Cruz se han obtenido unos niveles bastante elevados

durante un momento de la grabación, ya que en ese instante se encontraban los niños y

niñas saliendo del colegio y sus chillidos protagonizaban el ambiente. En este caso, el

valor de IRO se dispara, alcanzando hasta los 120 dBA.

En la plaza Portugalete también, justo al principio de la grabación, cuando

estaban sonando las campanas de la iglesia de la Antigua, el nivel de presión sonora se

eleva por encima de los 70 dBA, y el valor de IRO alcanza los 110 dBA. Una vez dejan

de sonar las campanas, el ambiente se estabiliza con unos niveles entorno a los 60 dBA.

En general, nos parece importante realizar una clasificación objetiva de

ambientes y estudiar la relación de los indicadores en cada uno de ellos. Por ejemplo, en

el caso de las aulas, la curva del nivel de presión sonora y la del nivel de sonoridad es

muy similar, estando 10 dBA por encima el nivel de sonoridad. Mientras que el IRO

toma valores muy elevados, que pueden ser debidos a lo que ya hemos comentado

anteriormente. Sin embargo, en las grabaciones realizadas en las plazas, el IRO solo

toma valores elevados en casos puntuales como puede ser las campanas de la plaza

50

60

70

80

90

100

110

120 3 18

33

48

63

78

93

108

123

138

153

168

183

198

213

228

243

258

273

288

Tiempo (s)

Plaza Portugalete

IRO

Nivel sonoridad

Presión sonora

78

Portugalete, o los gritos de los niños en la plaza Santa Cruz. En el resto, el IRO toma

valores muy similares al nivel de sonoridad, incluso en algún caso está por debajo como

en la plaza San Juan.


EL SOFTWARE PSYSOUND 3

En la siguiente tabla 18. se muestran los cálculos realizados en las diferentes

aulas y salas de estudio con el Software de análisis de audio Psysound 3 (Ver capítulo

7.4.1.), y también, los cálculos realizados con el código de Matlab implementado en

este proyecto. Los datos presentados corresponden a las grabaciones realizadas en el

estudio 1, ya que se considera suficiente para realizar la comparación entre ambos

métodos.

AMBIENTE SOFTWARE NPS LOUDNESS SHARPNESS AULA BA1 Psysound3 38.12 1.26 1.07 AULA BA1 Código 37.58 1.79 1.34 AULA BA2 Psysound3 39.17 1.15 0.85 AULA BA2 Código 37.67 1.25 1.03 AULA PA3 Psysound3 42.92 2.53 1.24 AULA PA3 Código 43.22 3.38 1.32 AULA S31 Psysound3 38.34 1.53 1.22 AULA S31 Código 41.53 2.66 1.21 AULA SA4 Psysound3 43.44 2.6 1.26 AULA SA4 Código 43.47 3.43 1.39 AULA I. S33 Psysound3 42.31 1.43 1.21 AULA I. S33 Código 36.91 1.71 1.37 AULA I. S41 Psysound3 47.93 3.15 1.15 AULA I. S41 Código 48.45 3.78 1.26 AULA I. S42 Psysound3 42.31 1.96 1.16 AULA I. S42 Código 43.09 2.66 1.22

AULA MAGNA Psysound3 50.22 4.73 1.24 AULA MAGNA Código 48.24 4.76 1.3 AULA ESTUDIO Psysound3 34.15 0.44 1.60 AULA ESTUDIO Código 43.11 0.61 1.83

Tabla 18. Resultados obtenidos con el Psysound 3 y con el código realizado


79

Como se puede observar, en general los datos obtenidos por medio de ambos

métodos de cálculo son muy parecidos, ya que no existe mucha diferencia entre los

resultados obtenidos con el Psysound 3 y los obtenidos con el código implementado.

Por lo tanto, esta comparación ha sido de gran utilidad para dar fiabilidad a los

resultados obtenidos mediante el código implementado.


EL SOFTWARE ARTEMIS

En la siguiente Tabla 19. se muestran los datos calculados de algunas

grabaciones de tres formas diferentes: con el Psysound 3, el código implementado en

Matlab y el Artemis (Ver capítulo 7.5.). Dichos cálculos se han llevado a cabo con la

colaboración de la empresa PD Audio, y ha sido interesante para observar el

funcionamiento de un software profesional dedicado al análisis de audio en el ámbito de

la psicoacústica. Aunque no se ha trabajado a fondo, por falta de tiempo y por estar

fuera de los objetivos de este proyecto.

Ambiente Software NPS Loudness Sharpness Roughness Fluctuation

Aula BA2

Psysound 3 39.17 1.15 0.85 0.00 Artemis 42.40 1.34 1.14 0.227 0.0414 Código 37.73 1.26 1.04

Aula Magna


Aula Estudio


Plaza San Juan


Plaza Circular


Tabla 19. Resultados obtenidos con el Psysound 3, el Artemis y con el código realizado

En la tabla se observa como los resultados obtenidos en Artemis, son un poco

superiores a los obtenidos con los otros dos métodos, pero se aproximan bastante.

80

8.4. RESULTADOS DE LAS ENCUESTAS REALIZADAS

De las encuestas realizadas en el estudio 1, desarrollado en la escuela de

Ingeniería Industrial de la Universidad de Valladolid, se han obtenido datos globales

sobre el confort y la inteligibilidad de la palabra dentro de las aulas y salas de estudio de

dicha escuela.

Para representar esta información se han agrupado las encuestas realizadas en las

aulas de informática, por un lado, y por otro las aulas de teoría. La sala de estudios y el

aula magna, no se han agrupado por la diferencia sonora existente en ambos ambientes,

ya que la sala de estudios presenta un ambiente bastante tranquilo, mientras que el aula

magna, a pesar de ser una sala habilitada para el estudio de los estudiantes, se utiliza

más bien para realizar trabajos en grupo y el ruido es bastante alto, y es complicado

conseguir cierto grado de concentración en dicha sala.

En total se han realizado 261 encuestas: 62 en aulas de informática, 138 en aulas

de teoría, 33 en la sala de estudios y 28 en el aula magna.

En las siguientes gráficas se representa el porcentaje en el que los alumnos han

definido el entorno sonoro de las distintas aulas, en una escala de cinco saltos, desde

muy bueno hasta muy malo, siendo la primera pregunta de la encuesta realizada.

3%

40% 47%

10%

ENTORNO SONORO EN AULAS DE INFORMATICA

MUY BUENO

BUENO

NI BUENO NI MALO

MALO

2%

52% 42%

4%

ENTORNO SONORO EN AULAS

MUY BUENO

BUENO

NI BUENO NI MALO

MALO


81

Como se observa en las gráficas, en el caso de las aulas de informática

predomina el número de alumnos que les parece aceptable el entorno sonoro existente

en estas aulas, ni bueno ni malo. Aunque el número de satisfechos es bastante alto y el

número de insatisfechos es mucho menor. Esto puede ser debido a que en este tipo de

aulas el grado de concentración necesario para realizar las tareas previstas no requiere

de un grado de concentración muy alto, por lo que el entorno sonoro no es un factor que

preocupe a los usuarios en este tipo de aulas.

En el caso de las aulas de teoría, la mayoría de los alumnos están satisfechos con

el entorno sonoro. En el aula de estudio, la mayoría de los alumnos también están

satisfechos con el entorno sonoro, aunque presenta un número de insatisfechos bastante

alto. En el aula magna, sin embargo, predominan los alumnos que han contestado que el

entorno sonoro no es ni bueno ni malo, mientras que el número de alumnos satisfechos

e insatisfechos es muy parecido.

En la segunda pregunta de la encuesta, el alumno tiene que elegir de una lista los

sonidos que ha sido capaz de escuchar y reconocer en el periodo de tiempo que ha

durado la grabación. Como todas las encuestas se han realizado dentro de la escuela, el

mayor porcentaje de alumnos coincide en que los sonidos que más escuchan son:

3%

46% 36%

15%

ENTORNO SONORO EN LA SALA DE ESTUDIO

MUY BUENO

BUENO

NI BUENO NI MALO

MALO

25%

53%

18% 4%

ENTORNO SONORO EN EL AULA MAGNA

MUY BUENO

BUENO

NI BUENO NI MALO

MALO

82

sonidos producidos por seres humanos (voces, pisadas de la gente, risas…) y sonidos de

información sonora (una persona hablando, que corresponde al profesor en este caso).

En la tercera pregunta de la encuesta, se pide a los alumnos que evalúen la

inteligibilidad de la palabra en las aulas, también en una escala de cinco, desde muy

bueno hasta muy malo. Estos datos se representan en las siguientes gráficas:

Solamente se representan las gráficas correspondientes a las aulas de teoría o las

aulas de informática, ya que en la sala de estudios y el aula magna no existe una

comunicación directa del profesor hacia el alumnado. Como se observa en las dos

gráficas, la mayoría de los alumnos están satisfechos con la inteligibilidad en las aulas.

9. PROPUESTA

La intención de este proyecto es poder evaluar el confort acústico de un

determinado ambiente a partir de un índice que tenga en cuenta los principales

parámetros que puedan influenciar en la percepción acústica. Parece claro que el

13%

58%

27%

2%

INTELIGIBILIDAD AULAS DE INFORMÁTICA

MUY BUENO

BUENO

NI BUENO NI MALO

MALO

MUY MALO

23%

62%

15% 0% 0%

INTELIGIBILIDAD EN LAS AULAS

MUY BUENO

BUENO

NI BUENO NI MALO

MALO

MUY MALO


83

indicador que se utilice va a depender del tipo de ambiente, así que lo primero que se

debe hacer es una categorización de los ambientes. Para esto se ha propuesto un vector,

el “vector de ambiente”, cuyo módulo depende del nivel de ruido, y cuyas componentes

dependen de la contribución de frecuencias graves y agudas en el espectro total del

ruido.

Una vez clasificados los ambientes por dicho vector, se propone desarrollar el

Índice de Calidad y Confort Acústico”, ICCA. Buscando una relación entre los valores

de IRO, de nivel de sonoridad y nivel de presión sonora, para cada ambiente clasificado.

10. CONCLUSIONES

En este trabajo se ha comenzado estudiando la propuestas de E. Zwicker para

evaluar el confort acústico, analizando cada uno de los parámetros contenidos en su

propuesta, llegando a las siguientes conclusiones:

• El “Índice de Agrado” y el “Índice de Molestia” dependen

mayoritariamente del nivel de sonoridad o Loudness.

• El Sharpness da información del contenido en altas frecuencias del

sonido que se considere.

• El Roughness y el Fluctuation Strength dan información sobre el

contenido en bajas frecuencias del sonido.

Al considerar la opción de implementar los parámetros anteriores mediante

Matlab, la complejidad de dichos parámetros y la falta de información encontrada, nos

han hecho desistir de ello. Por otro lado, considerando que uno de los objetivos de

nuestro proyecto es adaptar el índice de evaluación del confort acústico a equipos como

el SAS-2000, se ha optado por implementar un código en Matlab, realizando el cálculo

del índice de ruido en oficinas (IRO), y el nivel de sonoridad que corresponde con la

sensación sonora que percibimos los seres humanos. Las conclusiones obtenidas en

relación con estas implementaciones, son las siguientes:

84

• Se ha comprobado que funciona correctamente el código implementado

en Matlab relativo al nivel de sonoridad. Para ello se ha realizado la

comparación entre los cálculos obtenidos mediante el código

implementado en Matlab y el Psysound 3. Se comprueba que los

resultados obtenidos por ambos métodos son muy parecidos en la

mayoría de los casos, por lo tanto, el código implementado está

funcionando correctamente.

• También se han realizado cálculos mediante Artemis, obteniendo datos

muy similares a los anteriores, lo cual avala el buen funcionamiento de la

implementación hecha para el nivel de sonoridad.

• Con el software Artemis se ha conseguido calcular todos los parámetros

psicoacústicos propuestos en la ecuación del agrado y molestia de E.

Zwicker, lo cual puede ser de gran utilidad en futuros trabajos.

En cuanto al Índice de ruido en oficinas o IRO, que corresponde al algoritmo

que actualmente tiene desarrollado el SAS-2000, se ha comprobado en proyectos

anteriores que funciona bien para evaluar el confort en oficinas, pero no así para otros

ambientes donde exista información sonora, como por ejemplo la voz humana. Hemos

realizado, en todos los ambientes, una comparativa entre los valores proporcionados por

el IRO y los que resultan del nivel de sonoridad, viendo que en algunos casos

únicamente hay un desplazamiento, pero en otros aparecen algunas diferencias. En

cuanto al funcionamiento del código implementado, los valores elevados de IRO que se

han obtenido en la mayoría de los cálculos realizados, pueden ser debido a que no se ha

aplicado ninguna penalización a la hora de realizar el cálculo y se ha calculado con la

formulación original de la nota técnica NTP-503.

Tras analizar y estudiar todos los resultados obtenidos de los cálculos realizados

con el código de Matlab, se llega a la conclusión de que el IRO y el nivel de sonoridad

son parámetros que se resultan adecuados para evaluar el confort acústico en ambientes

estables, pero no de forma general. Por eso, es necesario realizar una clasificación

objetiva de los distintos ambientes a partir del nivel y del contenido espectral de cada

uno, como se ha propuesto ya anteriormente.


85

Además, se ha querido ampliar el estudio de la confortabilidad de los ambientes

con un estudio subjetivo mediante encuestas en las diferentes aulas y salas de estudio.

De las encuestas realizadas, el 70% de los alumnos considera que la inteligibilidad en

las aulas es adecuada, así como que la fuente que más detectan el mayor número de

personas es el sonido producido por seres humanos como voces, pisadas de la gente,

risas, etc. En cuanto al entorno sonoro, el 50% de los alumnos consideran confortable el

ambiente en las aulas y un 40% aceptable; excepto en el aula magna, donde el 22% de

los alumnos considera que el ambiente es muy ruidoso y el 53% opina que es aceptable.

• Del análisis de las encuestas, hemos llegado a la conclusión de que el

grado de concentración es un factor muy importante a la hora de valorar

el confort. Ya que en el caso del aula magna, siendo los valores

recogidos muy parecidos a los de las salas de informática, ha habido un

mayor número de alumnos que se han manifestado insatisfechos con el

entorno sonoro.

• Por todo lo anterior, y para concluir este proyecto, se considera necesario

definir un indicador para realizar una clasificación objetiva de ambientes,

y a partir de esta clasificación, definir una relación entre los diferentes

parámetros estudiados como la sonoridad y el índice de ruido en oficinas,

para cada tipo de ambiente. Además de ajustar las penalizaciones que

sean necesarias en cada uno de los casos.

86

11. BIBLIOGRAFÍA

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87

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[28] Ley 37/2003, de 17 de Noviembre, del Ruido. 2003.

[29] Real Decreto 286/2006, de 10 de Marzo, sobre la protección de la salud y la seguridad de los trabajadores contra los riesgos relacionados con la exposición al ruido. 2006.

[30] Real Decreto 1367/2007, de 19 de Octubre, por el que se desarrolla la Ley 37/2003, de 17 de Noviembre, del Ruido, en lo referente a zonificación acústica, objetivos de calidad y emisiones acústicas. 2007.

[31] UNE-EN ISO 9921:2004. Ergonomía. Evaluación de la comunicación verbal.

[32] University of Salford, Manchester: An introduction to Sound Quality testing. www.saldford.ac.uk

[33] MathWorks: www.mathworks.es/es/help/stats/prctile.html

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ANEXOS.

ANEXO 1. ENCUESTA

ENCUESTA PARA LA EVALUACIÓN DE LA CALIDAD SONORA

INFORMACIÓN PERSONAL:

1. Sexo:

Masculino Femenino

2. Edad:…………………..

CARACTERÍSTICAS DEL ENTORNO SONORO:

3. Como definirías el entorno sonoro:

Muy bueno

Bueno

Ni bueno, ni malo

Malo

Muy malo

4. En este fragmento de tiempo, ¿Cuáles de las siguientes fuentes sonoras ha podido usted oír?

Ruido de tráfico (Por ejemplo; coches, autobuses, trenes, aeronaves…)

Sonidos producidos por seres humanos (voces, pisadas de la gente, risas…)

Sonidos naturales (canto de los pájaros, rio, el movimiento de los árboles…)

Sonidos de información sonora (una persona hablando, megafonía…)

Otros sonidos (industria, sirenas, obras, maquinaria…)

5. Si ha marcado la casilla sonidos de información sonora, ¿cómo ha entendido dicha información?

Muy bien

Bien

Ni bien, ni mal

Mal

Muy mal

GRACIAS POR SU COLABORACIÓN


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ANEXO 2. CÓDIGO MATLAB

• terciosoctava.m function [Ptotal, P, F] = terciosoctava(x, Pref, Fs, Fmin, Fmax, N) % x es la señal de entrada (El tamaño de entrada tiene que ser multiplo de 2^8) % Pref es el nivel de referencia para calcular los decibelios % Fmin es la frecuencia minima % Fmax es la frecuencia maxima (debe ser al menos 2500 Hz) % Fs es la frecuencia de muestreo % N la orden del filtro [ff, F, j] = midbands(Fmin, Fmax, Fs); P = zeros(1,length(j)); k = find(j==7); m = length(x); % Para frecuencias de 6300 Hz o mayores, implementacion de filtro directo. for i = length(j):-1:k+1; [B,A] = filter_design2(ff(i),Fs,N); if i==k+3; % 1/3-oct superior. Bu=B; Au=A; end if i==k+2; % 1/3-oct central. Bc=B; Ac=A; end if i==k+1; % 1/3-oct inferior. Bl=B; Al=A; end y = filter(B,A,x); P(i) = 20*log10(sqrt(sum(y.^2)/m)); % Convierte a decibelios. end % 5000 Hz o por debajo, implementacion de filtro multirango. try for i = k:-3:1; % Diseño de filtro anti-aliasing (Filtro IIR) Wn = 0.4; [C,D] = cheby1(2,0.1,Wn); % Filtro x = filter(C,D,x); % Downsample x = downsample(x,2,1); % Desplazamos 1 para eliminar los efectos del final Fs = Fs/2; m = length(x); % Se realiza el filtrado y = filter(Bu,Au,x); P(i) = 20*log10(sqrt(sum(y.^2)/m)); y = filter(Bc,Ac,x); P(i-1) = 20*log10(sqrt(sum(y.^2)/m)); y = filter(Bl,Al,x); P(i-2) = 20*log10(sqrt(sum(y.^2)/m)); end

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catch error = lasterr P = P(1:length(j)); end P = P + Pref; % Nivel de referencia para la escala en dB, para calibrar el sistema. Plog = 10.^(P./10); Ptotal = sum(Plog); Ptotal = 10*log10(Ptotal); % Presión total

• midbands.m function [ff, F, j] = midbands(Fmin, Fmax, Fs) % divides the frequency range into third octave bands % Fmin is the minimum third octave band % Fmax is the maximum third octave band %********************************************************************* % This section of the programme defines the upper and lower third octave bands which this % programme will work for. lowest_band = 25; highest_band = 20000; Nyquist_frequency = Fs/2; FUpper = 2^(1/6)*Fmax; if (Fmin < lowest_band) Fmin = input('Please re-enter Fmin (min value 25Hz)\n'); end if (Fmax > Nyquist_frequency)|(Fmax > highest_band)|(FUpper > Nyquist_frequency) Nyquist_frequency FUpper Fmax = input('Please select a lower Fmax (max value 20kHz but also FUpper < Nyquist_frequency)\n'); end %********************************************************************* fr = 1000; % reference frequency is 1000Hz i = -16:1:13; lab_freq = [25 31.5 40 50 63 80 100 125 160 200 250 315 400 500 630 800 1000 1250 1600 2000 ... 2500 3150 4000 5000 6300 8000 10000 12500 16000 20000]; A = find(lab_freq == Fmin); B = find(lab_freq == Fmax); while (length(A) == 0) Fmin fprintf('Fmin is not a nominal midband frequency\n')


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Fmin = input('Please re-enter Fmin (min value 25Hz)\n'); A = find(lab_freq == Fmin); end while (length(B) == 0) Fmax fprintf('Fmax is not a nominal midband frequency\n') Fmax = input('Please re-enter Fmax (max value 20kHz but also Fmax < Nyquist_frequency)\n'); FUpper = 2^(1/6)*Fmax; if (Fmax > Nyquist_frequency)|(Fmax > highest_band)|(FUpper > Nyquist_frequency) Nyquist_frequency FUpper Fmax = input('Please select a lower Fmax (max value 20kHz but also FUpper < Nyquist_frequency)\n'); end B = find(lab_freq == Fmax); end j = i([A:B]); % indices to find exact midband frequencies ff = (2.^(j./3)).*fr; % Exact midband frequencies (Calculated as base two exact) F = lab_freq([A:B]);

• loudness.m function [N_entire,N_single,Ptotal] = Loudness(x, Pref, Fs, Mod,P,F) % LOUDNESS % ******************************************************** % based on ISO 532 B / DIN 45 631 % Source: BASIC code in J Acoust Soc Jpn (E) 12, 1 (1991) % x = signal % Pref = refernce value [dB] % Fs = sampling frequency [Hz] % Mod = 0 for free field % Mod = 1 for diffuse field % N_entire = entire loudness [sone] % N_single = partial loudness [sone/Bark] %********************************************************* % Ranges of 1/3 Oct bands for correction at low frequencies according to equal loudness contours RAP = [45 55 65 71 80 90 100 120]; % Reduction of 1/3 Oct Band levels at low frequencies according to equal loudness contours % within the eight ranges defined by RAP (DLL) DLL = [-32 -24 -16 -10 -5 0 -7 -3 0 -2 0; -29 -22 -15 -10 -4 0 -7 -2 0 -2 0; -27 -19 -14 -9 -4 0 -6 -2 0 -2 0; -25 -17 -12 -9 -3 0 -5 -2 0 -2 0; -23 -16 -11 -7 -3 0 -4 -1 0 -1 0; -20 -14 -10 -6 -3 0 -4 -1 0 -1 0; -18 -12 -9 -6 -2 0 -3 -1 0 -1 0; -15 -10 -8 -4 -2 0 -3 -1 0 -1 0]; % Critical band level at absolute threshold without taking into account the

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% transmission characteristics of the ear LTQ = [30 18 12 8 7 6 5 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3]; % Threshold due to internal noise % Hearing thresholds for the excitation levels (each number corresponds to a critical band 12.5kHz is not included) % Attenuation representing transmission between freefield and our hearing system A0 = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -.5 -1.6 -3.2 -5.4 -5.6 -4 -1.5 2 5 12]; % Attenuation due to transmission in the middle ear % Moore et al disagrees with this being flat for low frequencies % Level correction to convert from a free field to a diffuse field (last critical band 12.5kHz is not included) DDF = [0 0 .5 .9 1.2 1.6 2.3 2.8 3 2 0 -1.4 -2 -1.9 -1 .5 3 4 4.3 4]; % Correction factor because using third octave band levels (rather than critical bands) DCB = [-.25 -.6 -.8 -.8 -.5 0 .5 1.1 1.5 1.7 1.8 1.8 1.7 1.6 1.4 1.2 .8 .5 0 -.5]; % Upper limits of the approximated critical bands ZUP = [.9 1.8 2.8 3.5 4.4 5.4 6.6 7.9 9.2 10.6 12.3 13.8 15.2 16.7 18.1 19.3 20.6 21.8 22.7 23.6 24]; % Range of specific loudness for the determination of the steepness of the upper slopes in the specific loudness % - critical band rate pattern (used to plot the correct USL curve) RNS = [21.5 18 15.1 11.5 9 6.1 4.4 3.1 2.13 1.36 .82 .42 .30 .22 .15 .10 .035 0]; % This is used to design the right hand slope of the loudness USL = [13 8.2 6.3 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5; 9 7.5 6 5.1 4.5 4.5 4.5 4.5; 7.8 6.7 5.6 4.9 4.4 3.9 3.9 3.9; 6.2 5.4 4.6 4.0 3.5 3.2 3.2 3.2; 4.5 3.8 3.6 3.2 2.9 2.7 2.7 2.7; 3.7 3.0 2.8 2.35 2.2 2.2 2.2 2.2; 2.9 2.3 2.1 1.9 1.8 1.7 1.7 1.7; 2.4 1.7 1.5 1.35 1.3 1.3 1.3 1.3; 1.95 1.45 1.3 1.15 1.1 1.1 1.1 1.1; 1.5 1.2 .94 .86 .82 .82 .82 .82; .72 .67 .64 .63 .62 .62 .62 .62; .59 .53 .51 .50 .42 .42 .42 .42; .40 .33 .26 .24 .24 .22 .22 .22; .27 .21 .20 .18 .17 .17 .17 .17; .16 .15 .14 .12 .11 .11 .11 .11; .12 .11 .10 .08 .08 .08 .08 .08; .09 .08 .07 .06 .06 .06 .06 .05; .06 .05 .03 .02 .02 .02 .02 .02]; %********************************************************************* for i=1:11; j=1; while (P(i) > (RAP(j)-DLL(j,i))) & (j < 8); j=j+1; end Xp(i) = P(i) + DLL(j,i); Ti(i) = 10^(Xp(i)/10); end


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% Outputs Xp = reduced levels, Ti = reduced third octave intensities % Output Ti = third octave intensities %********************************************************************* Gi(1) = sum(Ti([1:6])); % Gi(1) is the first critical band (sum of two octaves (25Hz to 80Hz)) Gi(2) = sum(Ti([7:9])); % Gi(2) is the second critical band (sum of octave (100Hz to 160Hz)) Gi(3) = sum(Ti([10:11])); % Gi(3) is the third critical band (sum of two third octave bands (200Hz to 250Hz)) FNGi = 10*log10(Gi); for i=1:3; if Gi(i)>0; LCB(i) = FNGi(i); else LCB(i) = 0; end end %********************************************************************* for i = 1:20; Le(i) = P(i+8); if i <= 3; Le(i) = LCB(i); end Lk(i) = Le(i) - A0(i); Nm(i) = 0; if Mod == 1; Le(i) = Le(i) + DDF(i); end if Le(i) > LTQ(i); Le(i) = Lk(i) - DCB(i); S = 0.25; MP1 = 0.0635 * 10^(0.025*LTQ(i)); MP2 = (1 - S + S*10^(0.1*(Le(i)-LTQ(i))))^0.25 - 1; Nm(i) = MP1*MP2; if Nm(i)<=0; Nm(i)=0; end end end Nm(21) = 0; KORRY = .4 + .32*Nm(1)^.2; if KORRY > 1; KORRY=1; end Nm(1) = Nm(1)*KORRY; %********************************************************************* N = 0; z1 = 0; % critical band rate starts at 0 n1 = 0; % loudness level starts at 0

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j = 18; iz = 1; z = 0.1; for i = 1:21 % Determines where to start on the slope ig = i-1; if ig >8; ig=8; end control=1; while (z1 < ZUP(i)) | (control==1) % ZUP is the upper limit of the approximated critical band % Determines which of the slopes to use if n1 < Nm(i), % Nm is the main loudness level j=1; while RNS(j) > Nm(i), % the value of j is used below to build a slope j=j+1; % j becomes the index at which Nm(i) is first greater than RNS end end % The flat portions of the loudness graph if n1 <= Nm(i), z2 = ZUP(i); % z2 becomes the upper limit of the critical band n2 = Nm(i); N = N + n2*(z2-z1) % Sums the output (N_entire) for k = z:0.1:z2 % k goes from z to upper limit of the critical band in steps of 0.1 ns(iz) = n2; % ns is the output, and equals the value of Nm if k < (z2-0.05), iz = iz + 1; end end z = k; % z becomes the last value of k z = round(z*10)*0.1; end % The sloped portions of the loudness graph if n1 > Nm(i), n2 = RNS(j); if n2 < Nm(i); n2 = Nm(i); end dz = (n1-n2)/USL(j,ig); % USL = slopes dz = round(dz*10)*0.1; if dz == 0; dz = 0.1; end z2 = z1 + dz; if z2 > ZUP(i), z2 = ZUP(i); dz = z2-z1; n2 = n1 - dz*USL(j,ig); %USL = slopes end N = N + dz*(n1+n2)/2 % Sums the output (N_entire) for k = z:0.1:z2


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ns(iz) = n1 - (k-z1)*USL(j,ig); % ns is the output, USL = slopes if k < (z2-0.05), iz = iz + 1; end end z = k; z = round(z*10)*0.1; end if n2 == RNS(j); j=j+1; end if j > 18; j = 18; end n1 = n2; z1 = z2; z1 = round(z1*10)*0.1; control = control+1; end end if N < 0; N = 0; end if N <= 16; N = floor(N*1000+.5)/1000; else N = floor(N*100+.5)/100; end LN = 40*(N + .0005)^.35; if LN < 3; LN = 3; end if N >= 1; LN = 10*log10(N)/log10(2) + 40; end for i=1:240; N_single(i) = ns(i); end N_entire = N;

• Sharpness.m function [sharp] = Sharpness(N_single) % SHARPNESS %************************************************************** % Method FASTL (1991) % Expression for weighting function obtained by fitting an % equation to data given in 'Psychoacoustics: Facts and Models' % using MATLAB basic fitting function % sharp = sharpness [acum] %************************************************************** % Claire Churchill Sep 2004

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n = length(N_single); gz(1:140) = 1; z = 141:n; gz(z) = 0.00012*(z/10).^4-0.0056*(z/10).^3+0.1*(z/10).^2-0.81*(z/10)+3.5; z = 0.1:0.1:(n/10); sharp = 0.11 * sum(N_single.*gz.*z.*0.1) / sum(N_single.*0.1);

• calculoIRO.m function [ IRO ] = calculoIRO(xxIRO) %índice de ruido en oficinas %xxIRO es la señal de entrada para calcular el IRO P90=percentil(xxIRO,90); % Percentil 90 equivale a L10. Es un ˙unico valor. P10=percentil(xxIRO,10); % Percentil 10 equivale a L90. Es un ˙unico valor. L90=P10; % El nivel en decibelios que corresponde con el P10. L10=P90; % El nivel en decibelios que corresponde con el P90. dif=L10-L90; % Diferencia de niveles (Maximo-Ruido de fondo) IRO=L90+(2.4*(dif))-14; % Calculo del IRO en dB. end

• percentil.m function y = percentil(x,p); %PRCTILE gives the percentiles of the sample in X. % Y = PRCTILE(X,P) returns a value that is greater than P percent % of the values in X. For example, if P = 50 Y is the median of X. % P may be either a scalar or a vector. For scalar P, Y is a row % vector containing Pth percentile of each column of X. For vector P,the ith row of Y is the P(i) percentile of each column of X. xx = sort(x); % Cambia el orden de las muestras en sentido ascendente [m,n] = size(x); if m==1 | n==1 m = max(m,n); n = 1; q = 100*(0.5:m - 0.5)./m; xx = [min(x); xx(:); max(x)]; else q = 100*(0.5:m - 0.5)./m; xx = [min(x); xx; max(x)]; end q = [0 q 100]; y = interp1(q,xx,p);


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• ICCA.m [Presiontotal Nivelsonoridad IRO] = ICCA(y,fs,Pref,Mod,Seg,SegIRO); %ICCA es el índice de Confort y Calidad Acústica % x es la señal de entrada (esta señal deberá ser mono y estar en formato WAV) % Fs es la frecuencia de muestreo de la señal % Pref es la presión de referencia con la que ha sido grabada la señal % Mod toma el valor 1 para señales grabadas en campo difuso y toma el valor 0 para señales grabadas en campo libre % Seg son los segundos que le queremos dar a la ventana que calcule los parámetros psicoacústicos. % SegIRO son los segundos que le queremos dar a la ventana que calcule el IRO. M=length(y); % Muestras totales de la señal de entrada ham=hamming(Seg*fs); % Para suavizar la ventana L=length (ham); % Tamaño de la ventana a muestrear veces=M/L; % Frecuencia máxima y mínima para estudiar Fmin = 25; Fmax = 12500; for i=1:veces; xx=y(((i-1)*L)+1:L*i); %Generar un vector con las muestras de la primera ventana medio=mean(xx); %calculamos el valor medio de cada trama tona=xx-medio; %Restamos la media para eliminar la componente continua de cada trama order = 4; [Ptotal, P, F] = terciosoctava(tona, Pref, fs, Fmin, Fmax, order); [N,Nesp] = Loudness(tona, Pref, fs, Mod,P,F); Ln=40+10*log2(N); S = Sharpness(Nesp); Presiontotal(i)=Ptotal; Nivelsonoridad(i)=Ln; Sharp(i)=S; end ham1=hamming(SegIRO*fs); L1=length(ham1); vecesIRO=(M/L); for i=1:vecesIRO; % CALCULO DEL IRO CADA 15 SEGUNDOS PERO DESPLAZANDO CADA 3 if i==1; xIRO=y(1:L1); % Las muestras que se van a coger cada vez else xIRO=y((i-1)*L:L1+(L*(i-1))); end mIRO=length(xIRO); % Tamaño de las muestras xxIRO=20*log10(xIRO/2e-5); % Las muestras en decibelios xxIRO=real(xxIRO); IRO(i)=calculoIRO(xxIRO); end end

evaluaciÓn del confort acÚstico a partir del nivel de

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