Clasificación de sonidos en el exterior de vehículos mediante inteligencia artificial
54º Congreso Español de Acústica — Tecniacústica 2023
Abstract
En este estudio, se utiliza la capacidad de las redes neuronales para comprender, caracterizar y clasificar distintos patrones de sonidos existentes en el entorno de un vehículo en funcionamiento. Para este cometido, se llevan a cabo mediciones acústicas en diferentes puntos del exterior del vehículo cuando éste está en marcha. Una vez obtenidas las medidas, se extraen los descriptores necesarios para llevar a cabo dicho entrenamiento del modelo de inteligencia artificial. Como descriptor principal, se hace uso de los Espectrogramas de Mel. Este descriptor es elegido porque permite mantener la información en tiempo y en frecuencia de los audios (y por tanto, la información secuencial), y por otro lado, gracias a la naturaleza de los filtros de Mel, se puede obtener más resolución de la señal en baja frecuencia, donde se centra la información relevante. Una vez entrenado el sistema con los descriptores elegidos, se procede a usar el modelo en la actuación del algoritmo de clasificación. Dicho algoritmo permite que, a raíz de segmentar una señal de audio en tramos, y posteriormente extraer su espectrograma, se pueda obtener la información acústica que predomina en dicho segmento, clasificarla con una clase concreta y poder actuar en consecuencia.