{"id":20449,"date":"2020-09-09T08:56:53","date_gmt":"2020-09-09T14:56:53","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=20449"},"modified":"2020-09-09T08:57:07","modified_gmt":"2020-09-09T14:57:07","slug":"un-algoritmo-permite-ver-los-sonidos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/un-algoritmo-permite-ver-los-sonidos\/","title":{"rendered":"Un algoritmo permite ver los sonidos"},"content":{"rendered":"
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Un nuevo algoritmo permite detectar ruidos y sonidos, representando sus variaciones en el tiempo en forma de videos. Simplifica el trabajo de los especialistas para dise\u00f1ar productos y dispositivos m\u00e1s silenciosos, desde aviones hasta lavavajillas.<\/p>\n<\/div>\n

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El estudio de los mapas de ruido que permiten disminuir el impacto sonoro de toda clase de dise\u00f1os industriales ser\u00e1 ahora m\u00e1s sencillo, gracias a un nuevo algoritmo de imagen creado por cient\u00edficos de la Universidad de Sherbrooke, en Canad\u00e1. La innovaci\u00f3n hace posible \u201cleer\u201d las variaciones sonoras y transformarlas en videos, una opci\u00f3n m\u00e1s funcional que los gr\u00e1ficos que se emplean actualmente.<\/p>\n

De acuerdo a una\u00a0<\/span>nota de prensa, los especialistas destacan que esta posibilidad de \u201cver\u201d los sonidos a trav\u00e9s de videos simplifica enormemente el estudio sonoro de un \u00e1rea o sector, un trabajo que habitualmente llevan adelante los expertos en ac\u00fastica para evaluar las diferentes fuentes de ruido y sus magnitudes.<\/p>\n

Esta tarea, vital para desarrollar productos m\u00e1s silenciosos, como por ejemplo en el caso del dise\u00f1o de electrodom\u00e9sticos, se realiza actualmente a trav\u00e9s de gr\u00e1ficos que representan las frecuencias sonoras. Se trata de im\u00e1genes similares a las que se pueden apreciar al utilizar cualquier tipo de editor de sonido para un ordenador hogare\u00f1o.<\/p>\n

Con el nuevo sistema, los ac\u00fasticos tendr\u00e1n la alternativa de sacar una \u201cfoto sonora\u201d del lugar estudiado pr\u00e1cticamente al instante. El prop\u00f3sito de estas investigaciones es reducir el ruido y mejorar el confort ac\u00fastico, tanto de productos y dispositivos como de espacios en los que se deben desarrollar actividades espec\u00edficas que requieren estas condiciones.<\/p>\n

\"\"Imagen ac\u00fastica obtenida y explicaci\u00f3n del algoritmo. Foto: Universidad de Sherbrooke.<\/em><\/p>\n

Simplificaci\u00f3n del proceso<\/p>\n

De la misma forma que los profesionales de la salud obtienen im\u00e1genes del interior de nuestro cuerpo para tratar diferentes patolog\u00edas o realizar controles, como en el caso de una ecograf\u00eda o una resonancia magn\u00e9tica, los especialistas en ac\u00fastica ahora tambi\u00e9n podr\u00e1n visualizar algo que para nosotros es invisible: el sonido.<\/p>\n

Otros algoritmos utilizados actualmente para intentar hacer visible el sonido ten\u00edan la desventaja de proponer estructuras t\u00e9cnicas poco pr\u00e1cticas. Se necesitaba una gran cantidad de micr\u00f3fonos desperdigados por todo el sector a analizar, con el objetivo de captar al detalle las frecuencias y variaciones de los sonidos.<\/p>\n

El nuevo algoritmo desarrollado por los cient\u00edficos canadienses, que se denomina TD-PCa, presenta el beneficio de poder captar las variaciones del ruido a lo largo del tiempo de una forma mucho m\u00e1s sencilla. En primer t\u00e9rmino, divide el \u00e1rea de inter\u00e9s a estudiar en varios miles de fuentes elementales de ruido, llamadas sonels.<\/p>\n

El prop\u00f3sito del algoritmo es determinar la magnitud y caracter\u00edsticas de cada una de esas fuentes de ruido o sonels, pero el trabajo puede ser realmente muy complejo frente a la cantidad de datos a analizar. Para simplificarlo, el nuevo algoritmo emplea un m\u00e9todo estad\u00edstico que identifica los sonels con mayor trascendencia en cada caso.<\/p>\n

Visualizaci\u00f3n de fen\u00f3menos f\u00edsicos no observables<\/p>\n

Gracias a esto, se reduce el n\u00famero de sonels a considerar en la ecuaci\u00f3n en un 99%. De esta forma, el algoritmo resuelve el problema con rapidez y con tanta sencillez que las operaciones se podr\u00edan realizar en un ordenador port\u00e1til de bajas prestaciones. Adem\u00e1s, este esquema permite disminuir considerablemente el n\u00famero de micr\u00f3fonos necesarios para los estudios sonoros.<\/p>\n

En resumen, TD-PCa facilita la visualizaci\u00f3n de\u00a0<\/span>fen\u00f3menos f\u00edsicos no observables\u00a0<\/span>como los sonidos, utilizando algoritmos de imagen tradicionales, con un esquema t\u00e9cnico simple que hasta podr\u00eda adaptarse en un futuro para su uso en tablets, smartphones y otros dispositivos masivos.<\/p>\n

Con este avance, los ac\u00fasticos podr\u00e1n identificar mejor las fuentes de ruido y colaborar en el dise\u00f1o de productos cada vez m\u00e1s silenciosos.<\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

Time domain imaging of extended transient noise sources using phase coherence<\/a>. Maxime Bilodeau, Nicolas Quaegebeur, Olivier Robin, Patrick O\u2019Donoughue, Patrice Masson and Alain Berry. The Journal of the Acoustical Society of America (2019).DOI:https:\/\/doi.org\/10.1121\/1.5138926<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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