CAPÍTULO III. RESULTADOS Y CONCLUSIONES
3.1. Resultados y Conclusiones
En el siguiente apartado se describirán todas las pruebas realizadas a lo largo de todo el
proyecto, así como también mencionaremos las conclusiones a las que se llegaron al
desarrollar el proyecto.
3.1.1. Prueba No.1
Ya desarrollado el algoritmo que detecta la localización, la primera prueba realizada en el
estudio de grabación del laboratorio de Acústica de la ESIME Zacatenco, para verificar el
funcionamiento y comportamiento del sistema, fue la siguiente: se colocó la cabeza
binaural a una altura de 1.65m aproximadamente, después se colocaron 4 altavoces
alrededor de la cabeza (ver figura 35). El primer altavoz se colocó en la parte derecha (0
grados), el segundo en la parte posterior (90 grados), el tercero en la parte izquierda (180
grados) y el cuarto en la parte anterior (270 grados), ya colocados los cuatro altavoces se
mandó una señal senoidal de 800 Hz al altavoz número uno, con un tiempo de duración de
1 minuto. Después se registraron los valores de los coeficientes de correlación de energía
que eran desplegados en la interfaz, se registró el valor mínimo y el valor máximo que
alcanzaron. Después se realizó el mismo método, pero ahora la señal se envió a través del
altavoz número 2, el número 3 y el número 4, esto para obtener los valores de los
coeficientes de correlación correspondientes a cada posición espacial, este proceso se
volvió a realizar por bandas de octava hasta llegar a los 15000 Hz (ver tabla 3).
Capítulo III
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Figura 34. Escenario de la prueba No. 1
0°
90°
180°
270°
FRECUENCIA
Min
Max
Min
Max
Min
Max
Min
Max
800
4.1
12.7
0.773
1.13
1.6179
2.18
1.317
1.549
1,600
1.12
1.36
1.0672
1.12
0.43
0.61
1.4
3.35
3,200
3.285
9.17
0.998
1.1535
0.08
0.28
1.125
1.447
6,400
2
36
0.8734
6.1732
1.28
7.35
0.7
5.2
12 000
0.709
5.132
0.4
4.7
0.89
4.18
0.55
2.16
15,000
0.638
4.1
0.62
3.3
1.028
3.35
0.52
4.28
Tabla 3. Valores mínimos y máximos de los coeficientes de energía para una posición y frecuencia definidos
Capítulo III
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Esta prueba se planteó para ver y analizar el comportamiento de los coeficientes de
correlación de energía en cada posición espacial, además se pretendía observar el
comportamiento que tendrían estos coeficientes a frecuencias distintas.
Al tener la información necesaria correspondiente de los coeficientes, se procedió a
programar los valores en el algoritmo. Ya programados los coeficientes, se repitió la
prueba para ver si el sistema funcionaba correctamente, sólo que se sustituyeron los
altavoces por una persona hablando. Al comenzar, el sujeto habla hacia la cabeza y
entonces el sistema debe de localizar la ubicación de este, pero al realizar esta prueba nos
mostró que el funcionamiento no era el óptimo, el sistema estaba muy inestable y no
mostraba la ubicación del sujeto, por lo que se procedió a analizar la prueba hecha y los
coeficientes de correlación de energía obtenidos en la prueba No. 1. Al hacer esto
llegamos a la conclusión de que, como la prueba se había realizado con un ser humano el
contenido frecuencial de la voz es diferente, por lo tanto esto provocaba que el sistema se
comportara demasiado inestable, los coeficientes de correlación varían dependiendo de la
frecuencia (ver tabla 3), el primer intento fue fallido por lo cual se procedió a desarrollar
más pruebas con las cuales corrigiéramos este problema.
Capítulo III
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3.1.2. Prueba No.2En la segunda prueba se utilizó el mismo método que en la primera prueba, con la
diferencia de que se sustituyeron los altavoces por una persona hablando, comenzamos
colocando a la persona a un metro de distancia de nuestra cabeza, situada en la parte
derecha de la cabeza (0 grados) entonces el sujeto comenzaba a hablar por un lapso de un
minuto y así nosotros registrábamos el valor de los coeficientes de correlación de energía
que entregaba la computadora, así como también los coeficientes de correlación de
niveles pico. Este coeficiente de correlación de nivel pico se agregó porque el coeficiente
de correlación de energía por sí solo no era suficiente para realizar la localización
eficazmente.
Se repitió este proceso pero ahora colocando a la persona en la parte posterior (90
grados) y nuevamente registramos los valores de los coeficientes; así mismo con la parte
izquierda (180 grados) y la parte anterior (270 grados), observar tabla 4.
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Picos máximos
Coef.
Picos (M)
Energía máximos
Coef.
energía (K)
Posición
Ángulo
Izq
Der
Izq
Der
Derecha
0
0.3700
0.1900
0.5135
0.5300
2.7000
5.0943
Adelante
90
0.2300
0.2200
0.9565
0.2800
1.7000
6.0714
Izquierda
180
0.1800
0.2600
1.4444
0.8900
0.5600
0.6292
Atrás
270
0.2300
0.1200
0.5217
0.2000
0.7500
3.7500
Tabla 4. Valores de los coeficientes 'K' y 'M' para una posición establecida
Al término de esta prueba se analizaron los resultados arrojados y se puede observar que los
coeficientes de correlación de energía y de niveles pico, se mantienen ya más estables, entonces
procedimos a realizar los cambios en el programa correspondientes a los coeficientes de
correlación de energía y aumentar los coeficientes de correlación de niveles pico en el algoritmo
de localización, esto ya nos da la pauta para repetir una prueba práctica y ver si nuestro sistema
está funcionando correctamente con los nuevos valores de coeficientes.
Al realizar la prueba de funcionamiento volvimos a colocar a un sujeto a un metro de distancia
de la cabeza, este sujeto comenzó a hablar para que el sistema comenzará a localizar su ubicación.
Las pruebas se hicieron en las cuatro coordenadas mencionadas anteriormente, al término de la
prueba nos dimos cuenta de que el sistema ya localizaba la fuente, la eficiencia del sistema fue de
un 60% aproximadamente.
Capítulo III
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Se analizó la prueba y las tablas de los coeficientes, al hacer esto nos dimos cuenta, analizando
principalmente las tablas de los coeficientes, de que como los coeficientes no son muy estables y
siempre están variando, debido al contenido frecuencial de la voz, algunas veces estos valores
caen en el rango correspondiente del otro coeficiente, haciendo que el sistema caiga en errores.
Por esto, es necesario reducir el error que genera esta variación de valores, una forma de
solucionar o disminuir este error es que el mismo sistema tome todos los dos valores de los
coeficientes y nos dé el promedio de estos, ya que anteriormente los coeficientes obtenidos eran
tomados en forma visual lo que generaba un rango de error mayor, entonces como ahora el
sistema procesará esta información, esta será más confiable y la eficiencia del sistema aumentará.
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3.1.3. Prueba No.3En esta prueba el método utilizado será el mismo que el utilizado en la prueba no. 2, pero con la
diferencia de que los valores de los coeficientes de correlación de energía y de niveles pico, serán
registrados y analizados por el mismo sistema para que estos valores, que se programaran en el
algoritmo, sean más confiables y la eficiencia del sistema aumente.
Se comenzó nuevamente colocando a un sujeto a un metro de distancia de la cabeza binaural,
este sujeto es puesto en los cuatro puntos básicos: derecha (0 grados), enfrente(90 grados),
izquierda(180 grados) y atrás(270 grados). El sujeto comienza a hablar por un minuto, al final de
este tiempo el sistema nos proporcionará los valores de los dos coeficientes (tablas 6 y 7) ya en
forma más confiable. Una vez registrados los valores de los coeficientes para cada posición,
procedemos a colocarlos en el algoritmo de ubicación.
Figura 36. Escenario de la prueba No. 3 donde se le habla a la cabeza en diferentes posiciones
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MIN
MAX
PROMEDIO
0°
0.1446
8.8384
1.5148
90°
0.1307
5.1541
0.5483
180°
0.3016
21.1918
1.9729
270°
0.1690
10.2619
2.7768
Tabla 5. Valores máximos y mínimos de los coeficientes 'K' y su promedio
MIN
MAX
PROMEDIO
0°
0.2778
2.9281
1.2495
90°
0.435
2.6159
0.9011
180°
0.5077
5.4795
1.7878
270°
0.4616
3.2333
2.0448
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Figura 37. Escenario de la prueba No.3, verificando coeficientes mientras se le habla a la cabeza
Como podemos observar en las tablas anteriores, los valores de los coeficientes ya son más
estables y esto aumentara la eficiencia del sistema. Realizaremos la misma prueba de localización
para saber si nuestro sistema de localización ya trabaja en forma más eficiente. Tomamos a un
sujeto, esta vez el sujeto comenzara a hablar y este estará en movimiento, el sistema tendrá que
ubicar la posición del sujeto donde quiera que éste se encuentre, no importando que el individuo
se encuentre en movimiento. Al realizar la prueba de localización nos damos cuenta de que la
eficiencia del sistema ha aumentado en forma considerable, la detección de la ubicación del
sujeto fue eficiente y en esta prueba no importó que el sujeto se encontraba en movimiento, aun
así el sistema era capaz de mostrar la ubicación del sujeto, aun el sistema sigue teniendo un
margen de error, pero este error ya nos es tan evidente en el proceso.
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3.1.4. ConclusionesEl sistema no es capaz de detectar la elevación de la fuente sonora por lo que no hace la
localización de fuentes sonoras como lo hace el ser humano; además está limitado a dar
resultados de posición cada 90°, esto es que, sólo es sensible a las posiciones derecha (0°),
adelante (90°), izquierda (180°) y atrás (270°); no podemos saber si la fuente sonora se encuentra
en alguna posición intermedia.
En las cuatro posiciones mencionadas el sistema es estable y localiza bien la fuente que se
encuentre a su alrededor, entonces la persona, al tener estas condiciones iniciales, puede
compensar con la vista los parámetros de distancia y elevación, sólo conociendo de qué lado se
encuentra la fuente de sonido.
Este sistema si puede localizar fuentes fijas que se encuentren a su alrededor con las limitaciones
anteriormente mencionadas, puede ser optimizado mejorando la calidad de los componentes
usados en el circuito de amplificación, así como también los micrófonos, que pueden ser
reemplazados por unos de mejor calidad y de mejor respuesta en frecuencia.
También puede ser mejorado el procesamiento de la señal agregando más parámetros, como
por ejemplo la información que arrojan las ITD y la HRTF (ver capítulo I), lo cual nos dará aún más
información para hacer al sistema más exacto.
La cabeza binaural puede ser optimizada si se usa un material semejante a la cabeza humana, así
como el cabello y otras características físicas de la misma.
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Por otra parte, es importante mencionar que al trabajar con sistemas como estos, nos damos
cuenta de que se requiere de un gran conocimiento en varias áreas como por ejemplo:
procesamiento digital de señales, programación, acústica, electrónica, etc.
En particular, analizando nuestro sistema desarrollado, podemos observar que es un sistema
eficiente ya que cuenta con muy buenas cualidades entre la cuales destacan las siguientes:
Es un sistema con un tiempo de latencia muy pequeño, aproximadamente de
359µseg, lo que hace que el procesamiento sea instantáneo, hablamos de
procesamiento en tiempo real.
En cuestión económica, la construcción y desarrollo de este sistema es muy
económico (alrededor de $1000).
El sistema es muy viable ya que las herramientas utilizadas en el sistema son
fáciles de conseguir.
La eficiencia del sistema es buena, el margen de error es mínimo.
El nivel de programación manejado es básico.
En general, el sistema desarrollado cuenta con muchas cualidades, principalmente es un sistema
nuevo en el mercado, con un costo accesible, una buena eficiencia, alto rendimiento y de fácil
manejo para los usuarios.
Como podemos observar, este sistema da un gran apoyo al ámbito médico, en el cual puede ser
utilizado para resolver problemas de audición, como se tenía en mente. Además de que no solo
tiene un enfoque medico como se propuso en este trabajo ya que también tiene aplicaciones en
distintas ramas tales como: seguridad, educación, investigación y desarrollo tecnológico.
Anexos
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ANEXOS
In document
LOCALIZACION DE FUENTES SONORAS POR MEDIO DE UNA CABEZA BINAURAL
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