Predicción del confort acústico en entornos urbanos basada en detección automática de eventos sonoros y niveles de ruido obtenidos de una red de sensores inalámbricos
Existe una preocupación creciente por los elevados niveles de contaminación acústica presentes en muchos entornos urbanos en todo el mundo y en ciudades como Barcelona en particular. La exposición prolongada a entornos ruidosos tiene efectos adversos para la salud y el bienestar de las personas, por lo que existe un interés creciente en tomar medidas para reducir este impacto negativo sobre la calidad de vida de los ciudadanos. El primer problema que suele presentarse es como conseguir evaluar correctamente el grado de confort o disconfort acústico real en una cierta localización, puesto que hay una gran cantidad de factores que influyen en la percepción de un determinado paisaje sonoro.
Actualmente existen múltiples propuestas para predecir el nivel de confort acústico, ya sea utilizando indicadores acústicos, psicoacústicos, no-auditivos o incluso no-sensoriales. La principal limitación de todas estas propuestas es que el proceso de recopilación de datos es costoso (o hasta inviable en algunos contextos). En muchos casos, requieren ir a la localización que se desea evaluar con equipos especializados y calibrados (como sonómetros o analizadores de espectros) que tienen un elevado coste económico y hace falta una cierta formación específica para utilizarlos de forma correcta. En otros casos, se basan en una valoración colectiva de varios participantes expresando su opinión sobre el mismo paisaje sonoro. Algunos estudios hasta indican la conveniencia de incluir información específica sobre el oyente que estará sometido a aquel determinado ambiente sonoro (información que no siempre estará disponible).
El objetivo principal de esta tesis es proponer una nueva metodología que permita predecir el grado de confort acústico para una determinada localización urbana utilizando un mínimo de datos que puedan ser recogidos por una sola persona sin necesidad de equipamiento específico ni conocimientos técnicos. En una primera fase, se propone la creación de un clasificador automático de sonidos que funcione con datos reals polifónicos obtenidos mediante una corta grabación efectuada con un teléfono móvil. A continuación, se ha hecho un análisis de la viabilidad de incorporar los datos procedentes de una red de sensores acústicos inalámbricos. Para hacerlo, se han analizado datos obtenidos en Barcelona y Girona en dos contextos muy diferenciados: (1) el confinamiento vigente durante la pandemia de COVID-19 y (2) un ambiente de normalidad libre de restricciones de movilidad y actividad. Se ha investigado si estos datos estaban o no correlados con la percepción subjetiva de unos ambientes sonoros ubicados a cierta distancia de los sensores. Finalmente, se ha implementado un predictor del confort acústico basado en el tipo de sonidos detectados automáticamente complementados, en caso de estar disponibles, por los niveles medidos mediante un sensor cercano (de una instalación fija de la ciudad). Se han conseguido unos resultados de predicción del confort acústico notables (con tasas de acierto superiores al 80%) utilizando únicamente una grabación con el teléfono móvil y los datos de geolocalización correspondientes.
Resumiendo, las principales contribuciones de esta investigación son: (1) el diseño de un clasificador automático de eventos sonoros que trabaje con audios polifónicos obtenidos con teléfonos móviles, (2) el diseño de un predictor del confort acústico basado únicamente en esta corta grabación de audio y en datos obtenidos mediante una red de sensores acústicos inalámbricos y (3) el análisis exhaustivo de como el confinamiento por el COVID-19 afectó el paisaje sonoro de Barcelona.