Diseño y desarrollo en entorno matlab de un sistema para la detección y localización de eventos sonoros atmosféricos singulares

Abstract

Un evento sonoro se puede usar para describir una escena sonora, permitiendo representar, de manera simbólica, dicha escena. Por ejemplo, en el caso de una ciudad: calle concurrida, con autos pasando, bocinas de automóviles o el paso de gente. Los diferentes descriptores de nivel representan texto (calle) y eventos característicos (coche, bocina de coche, pasos) [7]. Un ejemplo de ello es SOLAR [6] donde mediante análisis espectral y técnicas probabilísticas de clasificación hacen posible la identificación de los eventos sonoros y por ende la tipología de la escena. Se trata de un sistema capaz de detectar y clasificar eventos sonoros, como el ladrido de un perro, la pita de un coche, disparos, un niño llorando… En otras investigaciones resultantes de la combinación del Procesado de Audio y Aprendizaje Automático (Machine Learning) que se han llevado a cabo durante los últimos años, la mayoría se ha centrado en el reconocimiento de sonidos enfocados al ámbito de la voz y la música, como por ejemplo el reconocimiento de voz o del hablante (Automatic Speaker Recognition), el reconocimiento atomático del habla (Automatic Speech Recognition), o incluso la recuperación de información musical basada en Reconocimiento de Patrones (Music Information Retrieval) [1]. Un campo menos desarrollado dentro de la clasificación automática de señales de audio (Audio Signal Classification), pero actualmente en continua investigación, es el reconocimiento de ruidos ambientales o del entorno (Environmental Sound Recognition) [2], el cual tiene diversas aplicaciones y entre ellas se encuentra la identificación de eventos sonoros atmosféricos singulares [3]. Los eventos sonoros singulares son aquellos que tienen lugar dentro de una escena sonora determinada, pero no son lo habitual en dicha escena, por así decirlo no son propios del contexto de una escena sonora. Por ejemplo, en una escena sonora en la naturaleza lo normal son sonidos de aves, brisa en la vegetación, mamíferos terrestres o anfibios entre otros. La lluvia y los truenos se podrían considerar eventos singulares ya que no ocurren en el cien por cien del tiempo. Si en la captura del evento sonoro usamos más de un micrófono tendríamos lo que se conoce como una agrupación de micrófonos. La idea general de una agrupación de micrófonos es análoga a la de un solo micrófono muy directivo al combinar adecuadamente las señales de todos los micrófonos [5]. La salida tendrá menor nivel de ruido y permitirá incluso reducir la posible reverberación que acompañe al sonido capturado. Además, en base a las señales capturadas por cada micrófono, situados en localizaciones diferentes, podemos usar la agrupación para localizar la fuente sonora. Este es un proceso de estimación de la dirección de llegada (DOA, Direction Of Arrival) de la fuente sonora [5]. El propósito principal de este trabajo fin de grado es el diseño, desarrollo e implementación en entorno Matlab de un sistema con aplicaciones principalmente meteorológicas, capaz de detectar y localizar eventos sonoros singulares, entre los que se encuentran dos atmosféricos como son el trueno y la lluvia y uno no atmosférico como es el sonido ambiente. 22 El funcionamiento de este sistema será en tiempo real, es decir, realizará sus tareas al mismo tiempo que recoja la señal sonora, esta señal puede ser microfónica o grabada procedente de archivos de audio. Para su implementación en exteriores, usaremos una agrupación de micrófonos que adaptaremos a un ordenador personal que incluya el entorno Matlab, concretamente la Audio System Toolbox [4], desarrollando en ese entorno el conjunto de herramientas de procesado y análisis, junto con la correspondiente interfaz de usuario que permita la interacción con la aplicación. Para su implementación con señal grabada, procederemos de la misma manera, pero sólo usando nuestro ordenador personal ya que las tareas se realizarán a nivel software. Probaremos el sistema desarrollando de manera sintética una serie de escenarios sonoros que nos permitirán comprobar el funcionamiento de cada una de las funcionalidades del sistema tanto para señal grabada como para exteriores. La tarea desde la que parte nuestro sistema es la de detección, la cual consiste en distinguir el sonido del silencio y para realizarla, se establecerá un umbral de detección previamente. Sólo realizará las tareas posteriores cuando el sistema detecte sonido, de esta manera habrá señal para trabajar. Luego clasificará los sonidos atendiendo a sus bases de datos ya entrenadas. Por último, localizará la dirección de procedencia sólo si en la clasificación ha identificado truenos.