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HUALLPA, Belisário Nina; BERTOLI, Stelamaris Rolla; ARRUDA, José Roberto de França. A utilização de redes neurais para cálculo de "Loudness". In: ENCONTRO NACIONAL SOBRE O CONFORTO NO AMBIENTE CONSTRUÍDO, 6., ENCONTRO LATINO-AMERICANO SOBRE O CONFORTO NO AMBIENTE CONSTRUÍDO, 3., 2001, São Pedro. Anais... São Pedro: ANTAC, 2001.
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Resumo

Recentemente, sistemas de qualidade sonora têm chamado a atenção na avaliação do som. Um dos parâmetros usados em sistemas de qualidade sonora é o “loudness”, que mede a sensação ou percepção de intensidade sonora. O propósito deste trabalho é apresentar técnicas baseadas numa rede neural artificial para calcular o índice de “loudness” pelo método de Stevens. No treinamento da rede neural multicamada utiliza-se o método de retropropagação . As freqüências centrais das bandas de oitava e o nível de pressão sonora por 1/1 oitava são utilizados como informações de entrada, e o índice de “loudness” de Stevens é usado como padrão de saída. Para melhorar o desempenho na fase de treinamento, processos de normalização das informações de entrada e saída são empregados. Após a fase de treinamento, a rede neural é testada usando informações de entrada próximas às utilizadas na fase de treinamento obtendo-se resultados satisfatórios. Três tipos de sons são usados para validar o método proposto. O primeiro exemplo é a utilização de uma voz dizendo “shhhh”, o segundo é um sinal de ruído dentro de uma cabine de um veículo e o último é o ruído emitido por um compressor hermético medido numa sala com baixa reverberação. Os resultados deste trabalho são comparados com o método de cálculo de “loudness” de Stevens. A comparação pode ser considerada satisfatória, pois todos os casos testados apresentam erros abaixo de 5%. Além disso, este método oferece a possibilidade de correção ou deve-se adicionar em outros padrões, tornando o sistema personalizado, permitindo a avaliação de “loudness” para grupos específicos.

Abstract

Lately, sound quality systems have become central to the problem of sound evaluation. One of the features of sound quality systems is “loudness”, which measures the sensation of sound intensity. The purpose of this paper is to present an artificial neural network technique to obtain the loudness index by Stevens’ method. A multilayer neural network architecture is trained using the backpropagation technique. Central frequencies of 1/1 octave bands and the sound pressure levels are used as input information, and the Steven’s loudness index is used as the output. In order to improve the training stage, a normalization process of input and output information is performed. After a training stage, the neural system is tested using input values in the same range as the values used during training process. Three different types of sounds are used in order to compare and validate the neural system. The first example is the sound of a human voice saying “shhhh”, the second one is a signal of the noise inside the cabin of a car and the last one is the noise of a hermetic compressor measured in a low reverberation room. The comparison of the proposed method and the Stevens algorithm produced good results with errors below than 5% in all the cases. Besides, the proposed method provides the possibility to correct or add custom patterns, making it possible to use personalised patterns for specific groups.
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