Técnicas avanzadas para la detección de fuentes sonoras

En la actualidad existen diferentes tipos de técnicas para cuantificar y detectar la posición de una fuente sonora. Las técnicas modernas más utilizadas son las imágenes acústicas, éstas se obtienen mediante el proceso de datos adquiridos por un arreglo de micrófonos localizado a una distancia relativa del aparato emisor de ruido. En cuanto a los tipos de post procesos, “Beamforming” (BF) es uno de los más utilizados pero desafortunadamente presenta poca capacidad de distinguir la localización de dos fuentes de ruido emitiendo a baja frecuencia. Para superar esta desventaja, en este esfuerzo se investigaron diferentes técnicas. En primera instancia, se implementó “Robust Adaptive Beamforming” (RABF), en el cual se utiliza la información recolectada mediante los micrófonos para eliminar ruido blanco en la imagen acústica y evitar fuentes espurias en el mapa de ruido. Luego, se utiliza un método de alta resolución como es el caso de “MUltiple SIgnal Clasification” (MUSIC). En este método como desventaja, se puede señalar, que falla con señales altamente correlacionadas y cuando la relación señal - ruido es baja. Estas técnicas se utilizan en el dominio de la frecuencia. Por último, se utilizó “Delay and Sum” (DS), el cual en comparación con los métodos anteriores, se realiza en el dominio del tiempo, lo que permite tener mayor resolución temporal de los mapas de ruido. Se presenta como desventaja, que para señales con bajo contenido señal-ruido (SNR) la reconstrucción del mapa de ruido no permite ubicar con exactitud las fuentes de ruido. Para superar este inconveniente, el método se utiliza en el dominio de la frecuencia. En este trabajo se proponer utilizar la transformada Cepstrum para mejorar la formación del mapa de ruido. Esta nueva técnica de “Delay and Sum – Cepstrum” permitirá eliminar ecos de la señal y detectar periodicidad en el espectro para mejorar la relación SNR y así optimizar los mapas de ruidos para ser utilizados en aplicaciones tecnológicas.Fil: O'brien, Ronald Julián. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Molisani Yolitti, Leonardo. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; ArgentinaFil: Burdisso, Ricardo. Virginia Tech University; Estados Unido