Source: https://jmrplens.github.io/phonometry/es/guides/room-acoustics/
La acústica de salas parte de una única medición: la **respuesta al impulso**
(RI) entre una fuente y un receptor. Fíltrala en bandas e intégrala, y da el
tiempo de reverberación, la claridad y la inteligibilidad del habla: todo
sobre el campo sonoro dentro de un único recinto. Esta página sigue esa cadena
en orden de medición: adquirir la RI (ISO 18233), convertirla en parámetros de
sala (ISO 3382-1/2), métricas espaciales del habla para oficinas diáfanas
(ISO 3382-3) y, cerrando el ciclo, la absorción acústica de un material en una
cámara reverberante (ISO 354). Para el aislamiento acústico *entre* recintos (la
misma RI medida a ambos lados de un cerramiento) consulta la guía complementaria
[Medición del aislamiento en campo e índices](/phonometry/es/guides/insulation-field/).
## 1. Adquisición de la respuesta al impulso (ISO 18233)
Una sala se comporta, con buena aproximación, como un sistema **lineal e
invariante en el tiempo**, así que todo sobre ella está contenido en su RI.
Podrías disparar una pistola y grabar la cola, pero una excitación
determinista reproducida por un altavoz y *deconvolucionada* recupera la
misma RI con 20–30 dB más de relación señal-ruido efectiva (ISO 18233). Se
proporcionan dos excitaciones.
**Barrido sinusoidal exponencial (ESS, Anexo B).** La frecuencia
instantánea crece exponencialmente,
$$
f(t) = f_1 \left( \frac{f_2}{f_1} \right)^{t/T},
$$
de modo que el tiempo invertido por octava es constante y la excitación
imita al ruido rosa (energía constante por banda de octava fraccionaria).
La RI se recupera mediante división espectral lineal (con relleno de ceros,
no circular),
$$
H = \frac{Y\ \overline{X}}{|X|^2 + \varepsilon},
$$
con un pequeño término de Tikhonov $\varepsilon$ que protege los extremos de
banda donde el barrido tiene poca energía. Como un barrido de grave a agudo
sitúa la distorsión armónica en tiempos de llegada *negativos*, la distorsión
se separa limpiamente de la RI lineal y se descarta conservando solo la parte
causal. El método `"farina"` llega al mismo resultado convolucionando la
grabación con el filtro inverso analítico; supone que el barrido de
referencia se generó con la amplitud y el desvanecimiento por defecto, así
que usa el método espectral con un barrido de amplitud distinta de la unidad
o con desvanecimiento personalizado.
**Secuencia de longitud máxima (MLS, Anexo A).** Una secuencia binaria de
orden `N` y longitud $2^N-1$ cuya autocorrelación circular es una delta casi
perfecta; la RI se obtiene de la correlación cruzada circular del periodo
grabado con la secuencia. La MLS excita con amplitud constante y es rápida de
promediar, pero es más sensible a la varianza temporal (corrientes de aire,
deriva de temperatura) y no admite tanta potencia como un barrido.
**Prefiere el barrido** para salas y cerramientos; recurre a la MLS cuando la
excitación deba ser periódica o el hardware favorezca una señal de dos
niveles.
```python
from scipy.signal import fftconvolve
from phonometry import room
fs = 48000
# Un barrido de 3 s, 20 Hz - 20 kHz es una buena excitación de sala de banda ancha
# sweep: excitación que reproduces por el altavoz
sweep = room.sweep_signal(fs, 20.0, 20000.0, 3.0)
# Deconvoluciona la respuesta grabada para recuperar la respuesta al impulso
system = np.zeros(fs); system[100] = 1.0; system[2000] = 0.4 # directo + reflexión
# recorded: captura de micrófono del barrido reproducido (aquí simulada por convolución con una sala sintética)
recorded = fftconvolve(sweep, system)
ir = room.impulse_response(recorded, sweep, fs, method="spectral")
print(int(np.argmax(np.abs(ir)))) # 100: sonido directo recuperado
ir.plot() # forma de onda + envolvente de Schroeder (figura de abajo)
# Variante de filtro inverso de Farina (necesita la banda del barrido)
ir_f = room.impulse_response(recorded, sweep, fs, method="farina", f_range=(20.0, 20000.0))
# MLS periódica: excita con >= 2 periodos, promedia, correlaciona
mls = room.mls_signal(16) # longitud 2**16 - 1 = 65535
rec = fftconvolve(np.tile(mls, 2), system)[: 2 * mls.size]
ir_m = room.mls_impulse_response(rec, mls)
print(int(np.argmax(np.abs(ir_m)))) # 100
```
`sweep_signal`/`mls_signal` devuelven arrays simples, listos para escribir en
un WAV y reproducir. `impulse_response`/`mls_impulse_response` devuelven ahora
un `ImpulseResponseResult`, un sustituto directo del array de la RI
(`np.asarray(ir)`, la indexación y `ir.size` siguen funcionando, de modo que
`room_parameters(ir, fs)` no cambia) que además guarda la frecuencia de
muestreo y el método y añade un `.plot()`.
Dos excitaciones más de la literatura de medición de funciones de
transferencia - los pares complementarios de Golay con deconvolución
exactamente libre de ruido, y los barridos conformados a un espectro
objetivo arbitrario - viven en la
[guía de medición de sistemas](/phonometry/es/guides/system-measurement/) y
devuelven los mismos tipos de resultado.
**Las dos excitaciones.** El barrido exponencial desplaza su energía hacia
frecuencias altas a lo largo de toda la señal, mientras que la MLS es una
secuencia de dos niveles con espectro plano, visible como la magnitud
casi constante de la derecha.
Ver el código de esta figura
```python
from phonometry import room
from phonometry import plot_excitation
fs = 48000
sweep = room.sweep_signal(fs, 50.0, 20000.0, 1.0) # excitación ESS
mls = room.mls_signal(12).astype(float) # longitud 2**12 - 1
# Una línea: forma de onda + espectrograma (barrido), secuencia + espectro (MLS)
plot_excitation(sweep, fs, kind="sweep")
plot_excitation(mls, fs, kind="mls")
# A mano: el espectrograma del barrido y el espectro de magnitud de la MLS
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))
ax1.specgram(sweep, NFFT=1024, Fs=fs, noverlap=512)
ax1.set(xlabel="Tiempo [s]", ylabel="Frecuencia [Hz]", title="Espectrograma del barrido")
spec = np.abs(np.fft.rfft(mls))
freqs = np.fft.rfftfreq(mls.size, d=1.0 / fs)
ax2.semilogx(freqs[1:], 20 * np.log10(spec[1:] / np.median(spec[1:])))
ax2.set(xlabel="Frecuencia [Hz]", ylabel="Magnitud [dB]", title="Espectro de la MLS (plano)")
```
**La respuesta al impulso recuperada.** Deconvolucionar la grabación da la RI
de banda ancha: el sonido directo, las reflexiones tempranas discretas y la
cola difusa que decae. Su `.plot()` muestra la forma de onda arriba y la
envolvente log-magnitud con la curva de decaimiento de energía de Schroeder
abajo: el decaimiento recto cuya pendiente se convierte en el tiempo de
reverberación del §2.
Ver el código de esta figura
```python
from scipy.signal import fftconvolve
from phonometry import room
fs = 48000
sweep = room.sweep_signal(fs, 20.0, 20000.0, 1.5)
# Una sala sintética: sonido directo + dos reflexiones + cola difusa que decae
system = np.zeros(int(0.7 * fs))
system[80], system[1400], system[3100] = 1.0, 0.5, 0.32
ir = room.impulse_response(fftconvolve(sweep, system), sweep, fs, length=system.size)
# Una línea: forma de onda + log-magnitud / decaimiento de Schroeder
ir.plot(language="es")
# A mano: la envolvente log-magnitud normalizada en dB
h = np.asarray(ir)
t = np.arange(h.size) / fs
plt.plot(t, 20 * np.log10(np.abs(h) / np.max(np.abs(h))))
plt.ylim(-80, 5)
plt.xlabel("Tiempo [s]"); plt.ylabel("Nivel re pico [dB]")
```
**Dónde medir.** Una RI caracteriza un único par fuente–receptor; un parámetro
de sala se obtiene promediando sobre varios. ISO 3382-1 (espacios para
interpretación) pide al menos dos posiciones de fuente y micrófonos separados
$\geq 2$ m entre sí, $\geq 1$ m de cualquier superficie, a $1{,}2$ m
(altura de oído sentado); ISO 3382-2 fija el número mínimo de posiciones de
fuente, de micrófono y de combinaciones fuente–micrófono según el grado de
exactitud (control / ingeniería / precisión) y pide posiciones de micrófono
que eviten las colocaciones simétricas.
**Promediar entre posiciones.** El parámetro por banda que se informa es la
media aritmética sobre todas las combinaciones fuente-micrófono, y la
dispersión entre posiciones es parte de la respuesta, no ruido: indícala
junto a la media siempre que supere la diferencia apenas perceptible (DAP)
del parámetro (§2), porque una
sala puede cumplir un objetivo en promedio mientras butacas concretas
quedan muy fuera de él. Cuatro errores de colocación sesgan la propia
media:
- **Posiciones correlacionadas.** Micrófonos a menos de 2 m entre sí muestrean
casi el mismo campo sonoro dos veces, así que el promedio parece más
estable de lo que es. El mínimo de 1 m a cualquier superficie evita, a
su vez, el refuerzo de presión junto a un contorno (y el filtro en peine
de la animación de más abajo) que colorea todo lo que graba un micrófono
demasiado cercano.
- **Colocaciones simétricas.** En una sala geométricamente simétrica, las
posiciones especulares reciben patrones de reflexión especulares;
promediarlas no añade información nueva. Por eso la ISO 3382-2 pide
posiciones que no caigan sobre líneas de simetría.
- **Demasiado cerca de la fuente.** Dentro del campo directo el EDT se
desploma y el C80 se satura hacia arriba haga lo que haga la sala. La
ISO 3382-2 mantiene por ello cada micrófono al menos a
$d_{min} = 2\sqrt{V/(c\,\hat T)}$ de la fuente, con $\hat T$ una
estimación del tiempo de reverberación esperado (unos 2,2 m para un aula
de 200 m³ con 0,5 s esperados).
- **La lotería de baja frecuencia.** Por debajo de la frecuencia de
Schroeder (§2) cada banda contiene solo un puñado de modos propios, y un
micrófono sobre un nodo de uno de ellos ve un decaimiento distinto que
otro sobre un antinodo. La dispersión de las bandas de 63-125 Hz entre
posiciones es estructuralmente mayor; el remedio son más posiciones, no
una excitación más larga.
### Parámetros de `sweep_signal()` / `inverse_filter()`
| Parámetro | Tipo | Unidades | Rango / valor por defecto | Notas |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| `fs` | int | Hz | > 0 | Frecuencia de muestreo |
| `f1` | float | Hz | > 0, en/por debajo de la banda más baja | Frecuencia inicial del barrido |
| `f2` | float | Hz | `f1 < f2 <= fs/2` | Frecuencia final del barrido |
| `seconds` | float | s | cualquiera; mayor ⇒ más SNR | Duración del barrido |
| `amplitude` | float | — | por defecto `1.0` | Amplitud de pico |
| `fade` | float | — | `[0, 0.5)`, por defecto `0.01` | Fracción de fundido medio Hann (elimina transitorios de inicio/fin) |
### Parámetros de `impulse_response()`
| Parámetro | Tipo | Unidades | Rango / valor por defecto | Notas |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| `recorded` | array 1D | cualquiera | no vacío | Respuesta del sistema grabada |
| `reference` | array 1D | cualquiera | no vacío | El barrido emitido |
| `fs` | int | Hz | > 0 | Frecuencia de muestreo |
| `method` | str | — | `'spectral'` (por defecto) / `'farina'` | `'farina'` requiere `f_range` |
| `f_range` | (float, float) | Hz | por defecto `None` | `(f1, f2)` del barrido (solo Farina) |
| `regularization` | float | — | por defecto `1e-6` | Término de Tikhonov como fracción de la energía espectral de pico |
| `length` | int, opcional | muestras | por defecto `len(recorded)` | Muestras de RI causal a devolver |
| `return_full` | bool | — | por defecto `False` | Devuelve la secuencia completa (distorsión en la cola) |
`mls_signal(order)` toma un entero `order` en 2–20 (longitud de secuencia
$2^{\text{order}}-1$); `mls_impulse_response(recorded, mls, length=None)`
necesita que `recorded` abarque un número entero de periodos de MLS.
## 2. Análisis del decaimiento y parámetros de sala (ISO 3382-1/2)
La RI se filtra en bandas de octava (o de tercio de octava) y cada banda se
convierte en una **curva de decaimiento** mediante la integración inversa de
Schroeder de la RI al cuadrado:
$$
E(t) = \int_t^{\infty} p^2(\tau)\ d\tau, \qquad
L(t) = 10 \log_{10} \frac{E(t)}{E(0)}\ \text{dB}.
$$
Integrar *hacia atrás* elimina la fluctuación que afecta a la RI al cuadrado
en bruto y produce una curva suave cuya pendiente es la tasa de decaimiento.
El ruido de fondo haría que $E(t)$ se estabilizara, así que la integración se
trunca donde la recta de decaimiento ajustada cruza el suelo de ruido y la
cola que falta se compensa suponiendo un decaimiento exponencial.
Los tiempos de reverberación provienen de un ajuste lineal por mínimos
cuadrados sobre un rango de evaluación, extrapolado a una caída completa de
60 dB, $T = -60/\text{slope}$: **EDT** de 0 a −10 dB (reverberación
percibida), **T20** de −5 a −25 dB y **T30** de −5 a −35 dB. Los repartos de
energía en una frontera temprano/tardío dan la **claridad** y la
**definición**,
$$
C_{te} = 10 \log_{10} \frac{\int_0^{te} p^2\ dt}{\int_{te}^{\infty} p^2\ dt}\ \text{dB}, \qquad
D_{50} = \frac{\int_0^{0{,}05} p^2\ dt}{\int_0^{\infty} p^2\ dt},
$$
con $te = 50$ ms → C50 (habla) y $te = 80$ ms → C80 (música), más el
**tiempo central** $T_s = \int t\ p^2\ dt / \int p^2\ dt$. Cada parámetro
tiene una **diferencia apenas perceptible** (ISO 3382-1 Tabla A.1: EDT 5 %,
C80 1 dB, D50 0,05, Ts 10 ms) que fija con qué precisión merece la pena
informarlo.
*La RI al cuadrado dentada (gris) se integra hasta la curva suave de
Schroeder (azul); las ventanas EDT, T20 y T30 se ajustan sobre esa curva y
cada una se extrapola a un decaimiento de 60 dB.*
```python
from phonometry import room
fs = 48000
# Decaimiento de pendiente única con T = 1 s: p^2 = exp(-13.8155 t) (60/ln(10)/13.8155 = 1)
t = np.arange(fs) / fs
# ir: respuesta al impulso de sala medida; aquí la sustituye un decaimiento sintético de pendiente única.
ir = np.concatenate([np.zeros(10), np.exp(-13.8155 * t / 2.0)])
time, level = room.decay_curve(ir, fs) # curva de Schroeder (0 dB en t = 0)
res = room.room_parameters(ir, fs, limits=None) # banda única de banda ancha
print(round(float(res.t30[0]), 2)) # 1.0 s
print(round(float(res.c80[0]), 2)) # 3.05 dB
print(round(float(res.d50[0]), 3)) # 0.499
print(round(float(res.ts[0]) * 1000, 0)) # 72 ms
# Bandas de octava 125 Hz - 4 kHz (por defecto en ISO 3382-1); usa fraction=3 para tercios
octaves = room.room_parameters(ir, fs)
print(octaves.frequency) # ~[126, 251, 501, 1000, 1995, 3981]
print(octaves.t30_valid) # indicadores de rango dinámico por banda
octaves.plot() # barras EDT/T20/T30 + C50/C80 por banda (requiere matplotlib)
room.decay_curve(ir, fs).plot() # curva de Schroeder con los ajustes EDT/T20/T30
```
Ver el código de esta figura
```python
from phonometry import room
fs = 48000
# Decaimiento de pendiente única con T = 1 s: p^2 = exp(-13.8155 t) (60/ln(10)/13.8155 = 1)
t = np.arange(fs) / fs
# ir: respuesta al impulso de sala medida; aquí la sustituye un decaimiento sintético de pendiente única.
ir = np.concatenate([np.zeros(10), np.exp(-13.8155 * t / 2.0)])
time, level = room.decay_curve(ir, fs) # curva de Schroeder (0 dB en t = 0)
# En una línea — la curva de Schroeder con los ajustes rectos EDT/T20/T30:
decay = room.decay_curve(ir, fs) # un DecayCurve (se sigue desempaquetando como time, level)
decay.plot(language="es")
plt.show()
# A mano, el decaimiento es solo la curva de Schroeder; marca los niveles de evaluación:
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(time, level, color="#1f77b4", label="Curva de Schroeder")
for db in (-5.0, -25.0, -35.0): # bordes de la ventana de evaluación T20 / T30
ax.axhline(db, ls=":", alpha=0.4)
ax.set_xlabel("Tiempo [s]")
ax.set_ylabel("Nivel re régimen permanente [dB]")
ax.set_ylim(top=3.0)
ax.legend()
plt.show()
```
Para este decaimiento de pendiente única, EDT, T20 y T30 devuelven todos
≈ 1,0 s, y los parámetros de energía coinciden con sus formas cerradas
(C80 = 3,05 dB, D50 = 0,499, Ts = 72 ms). Una sala real tiene una pendiente
inicial más pronunciada, así que EDT < T30.
Sobre un decaimiento real, dependiente de la frecuencia, el `.plot()` por
bandas es el resumen de trabajo de toda la medición: los tiempos de caída
como barras agrupadas por octava (bandas no válidas rayadas) sobre un
segundo panel con C50 y C80.
*Una sala cuyo tiempo de reverberación cae de 1,4 s a 125 Hz a 0,7 s a
4 kHz, la firma típica de una sala amueblada cuya absorción crece con la
frecuencia; la claridad sube a medida que el decaimiento se acorta.*
Mostrar el código de esta figura
```python
from scipy import signal
from phonometry import room
# Una RIR sintética con decaimiento dependiente de la frecuencia: portadoras
# de ruido por banda de octava cuyo T60 cae de 1,4 s a 125 Hz a 0,7 s a 4 kHz.
fs = 48000
rng = np.random.default_rng(3382)
t = np.arange(int(1.6 * fs)) / fs
ir = np.zeros_like(t)
for fc, t60 in [(125.0, 1.4), (250.0, 1.25), (500.0, 1.1),
(1000.0, 1.0), (2000.0, 0.85), (4000.0, 0.7)]:
sos = signal.butter(4, [fc / np.sqrt(2), fc * np.sqrt(2)],
btype="bandpass", fs=fs, output="sos")
carrier = signal.sosfilt(sos, rng.standard_normal(t.size))
ir += carrier * np.exp(-3.0 * np.log(10.0) / t60 * t)
# Una línea: barras EDT/T20/T30 por banda + C50/C80 (requiere matplotlib).
octaves = room.room_parameters(ir, fs)
octaves.plot(language="es")
plt.show()
# A mano: el espectro de T30 desde los campos del resultado.
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(octaves.t30.size), octaves.t30)
ax.set_xticks(np.arange(octaves.t30.size))
ax.set_xticklabels([f"{f:g}" for f in octaves.frequency])
ax.set_xlabel("Frecuencia central de banda de octava [Hz]")
ax.set_ylabel("T30 [s]")
plt.show()
```
**Leer EDT, T20 y T30 unos contra otros.** Los tres tiempos extrapolan el
mismo decaimiento de 60 dB desde ventanas distintas, así que su desacuerdo
lleva información:
- **T20 ≈ T30** (curvatura por debajo del 10 %): el decaimiento se acerca
a una única pendiente recta en ambas ventanas de evaluación, algo
compatible con un campo difuso (aunque no lo demuestra), y cualquiera
de los dos tiempos puede representar "el" tiempo de reverberación de la
banda.
- **T30 > T20** (curvatura por encima del 10 %): el decaimiento se comba,
con la energía tardía decayendo más despacio que la temprana. Las causas
habituales son volúmenes acoplados (una puerta abierta a un pasillo o a
una escalera, un anfiteatro profundo o una caja escénica devolviendo
energía) y una absorción muy desigual que deja reverberante un eje de la
sala. Ningún número único describe ese decaimiento: informa de ambas
ventanas junto con la curvatura, y trata con recelo las
[predicciones estadísticas](/phonometry/es/guides/reverberation-prediction/),
porque su hipótesis de campo difuso ha fallado a la vista.
- **EDT lejos de T20/T30**: el EDT se ajusta donde aún dominan el sonido
directo y las primeras reflexiones, así que varía de butaca en butaca
mientras el T30 apenas se mueve. Un EDT por debajo del T30 dice que la
posición recibe mucha energía temprana (cerca de la fuente, bajo un
reflector): la sala suena allí más seca de lo que sugiere su T30, porque
la reverberación percibida sigue al EDT. Un EDT por encima del T30 en
una butaca apunta a un eco o a una superficie focalizante que concentra
allí energía tardía.
**Cuánto decaimiento permite el suelo de ruido.** Una ventana de ajuste
vale lo que el rango de decaimiento que tiene debajo. La **relación
impulso-ruido** (INR) es la distancia de nivel entre el pico de la RI
filtrada en banda y su suelo de ruido; la ventana de ajuste más un margen
de seguridad debe caber dentro de ella, que es el requisito ISO 3382 de al
menos 35 dB de rango útil de decaimiento para T20 y 45 dB para T30. Un
rango escaso sesga el tiempo ajustado hacia arriba, hacia la cola plana que
el suelo de ruido impone a la curva de decaimiento, y el sesgo crece en
silencio antes de que el ajuste falle a la vista (Hak, Wenmaekers y van
Luxemburg, 2012). `room_parameters` informa del `dynamic_range` por banda y
endurece los límites de aceptación a 46 dB (T20) y 54 dB (T30) antes de
marcar un valor como válido, de modo que el sesgo residual de truncado y
compensación de un tiempo marcado válido quede dentro de la DAP del 5 %.
Cuando una banda no supera su indicador, el orden de remedios es: usa T20
en lugar de T30 (su ventana necesita 10 dB menos de rango según los mínimos
ISO, 8 dB con los límites endurecidos); sube la INR en la
adquisición, porque duplicar la longitud del barrido o el número de
promedios síncronos gana 3 dB cada vez; y solo entonces recurre al EDT,
nunca a un ajuste estirado dentro del ruido.
Por debajo de la **frecuencia de Schroeder** $f_s \approx 2000\sqrt{T/V}$
estas estadísticas de caída dejan de contar toda la historia: el campo lo
gobiernan **modos propios** discretos. La simulación siguiente excita la
misma sala rígida de 5 m por 3,5 m en su modo (2,1) y después entre dos
modos; en resonancia un patrón de onda estacionaria con líneas nodales
fijas crece hasta dominar el mapa de presión RMS, fuera de resonancia la
sala sigue respondiendo, pero el campo forzado se mantiene débil y nunca
se organiza en ese patrón nodal (2,1).
### Parámetros de `room_parameters()`
| Parámetro | Tipo | Unidades | Rango / valor por defecto | Notas |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| `ir` | array 1D | cualquiera | no silencioso | Respuesta al impulso medida |
| `fs` | int | Hz | > 0 | Frecuencia de muestreo |
| `limits` | (float, float) o `None` | Hz | por defecto `(125.0, 4000.0)` | Límites de centros de banda; `None` = banda única de banda ancha |
| `fraction` | int | — | `1` (octava, por defecto) / `3` (tercio) | Fracción de ancho de banda |
| `zero_phase` | bool | — | defecto `False` | Filtrado de octava hacia delante y atrás (NOTA de ISO 3382-2, 7.3, que relaja $BT > 16$ a $BT > 4$); elimina el retardo de grupo del filtro antes de la integración inversa y reduce aproximadamente a la mitad el sesgo de T30 corto a 125 Hz (~+4,9 % → +2,4 % con $T$ = 0,2 s). `decay_curve` también lo acepta |
Devuelve un `RoomAcousticsResult`: `frequency` (centros de banda, o `None` en
banda ancha), `edt`/`t20`/`t30` (s), `c50`/`c80` (dB), `d50`, `ts` (s),
`dynamic_range` (dB), los indicadores `edt_valid`/`t20_valid`/`t30_valid`
(ISO 3382-1, 5.3.3: ruido ≥ 25 dB por debajo del pico para EDT, endurecido a
46 dB para T20 y 54 dB para T30 para que el sesgo de compensación de cola de un
valor marcado como válido quede dentro de la DAP del 5 %) y `curvature`
$C = 100\ (T_{30}/T_{20} - 1)$ % (valores por encima del 10 % señalan un
decaimiento no recto). `decay_curve(ir, fs, band=None, fraction=1, zero_phase=False)`
devuelve solo la curva `(time, level)` para una banda o la respuesta de banda ancha.
### Informe ISO 3382 (`.report()`)
`RoomAcousticsResult.report(path)` genera una ficha PDF de una página con el
formato de un informe de medición de acústica de salas (un espacio para
espectáculos según la ISO 3382-1:2009 o una sala ordinaria según la
ISO 3382-2:2008, ambos evaluados por el método de la respuesta al impulso
integrada): una línea de norma base, un bloque opcional de metadatos de
cabecera, la tabla de parámetros por bandas a ancho completo ($T_{20}$,
$T_{30}$, EDT, $C_{50}$, $C_{80}$, $D_{50}$, $T_s$) sobre la gráfica de tiempos
de caída por banda del propio resultado (`.plot()`), el resultado enmarcado del
tiempo de reverberación de frecuencias medias $T_\text{mid}$ (la media de los
$T_{30}$ de las octavas de 500 Hz y 1000 Hz, el descriptor habitual de la sala)
con el EDT de medias al lado, y un pie con el descargo de responsabilidad fijo.
La ISO 3382-1/-2 son normas de **caracterización** sin apto/no apto intrínseco,
por lo que solo aparece una fila de veredicto cuando se aporta un tiempo de
reverberación de medias objetivo mediante el campo `requirement` de los
metadatos (`ReportMetadata(requirement=...)`, leído como el $T_\text{mid}$
máximo aceptable, la forma habitual de un límite de aula u oficina diáfana). Un
resultado de banda ancha no tiene octavas de 500 Hz / 1000 Hz que promediar, de
modo que su recuadro y su veredicto recurren al $T_{30}$ de banda ancha sin
afirmación de "500-1000 Hz". Usa el mismo contenedor `ReportMetadata` y el mismo motor de
renderizado que la
[ficha de absorción ISO 11654](/phonometry/es/guides/materials/#informe-de-iso-11654-report);
los campos específicos de sala `room_volume`, `source_positions` y
`receiver_positions` rellenan la cabecera (la ISO 3382 exige indicar el volumen
de la sala y el número de posiciones de fuente y de micrófono), junto con
`test_room` (el nombre de la sala), `specimen` (la descripción de la sala y su
estado de ocupación), `area`, `instrumentation`, `temperature`,
`relative_humidity`, `pressure`, `measurement_standard`, `test_date`,
`laboratory`, `operator`, `report_id` y `notes`. Al pasar `metadata=None` se
obtiene una ficha de caracterización mínima. El renderizado necesita reportlab
(`pip install phonometry[report]`); solo se admite `engine="reportlab"`. La
ficha se genera en inglés por defecto; pasa `language="es"` para una ficha en
español (cadenas fijas traducidas y separador decimal de coma).
```python
from phonometry import room, ReportMetadata
result = room.room_parameters(ir, fs) # bandas de octava 125 Hz - 4 kHz
result.report(
"ficha_sala.pdf",
metadata=ReportMetadata(
specimen="Auditorio pequeño, desocupado, totalmente amueblado",
test_room="Auditorio A",
room_volume=2830.0, area=340.0,
source_positions=2, receiver_positions=8,
measurement_standard="ISO 3382-1",
temperature=21.0, relative_humidity=45.0,
laboratory="Laboratorio de referencia Phonometry",
requirement=1.3, # añade un veredicto frente a un T_mid objetivo
),
) # T_mid + la tabla de parámetros por banda
```
La ficha de ejemplo se regenera con `make reports` y se mantiene renderizada en
el repositorio; haz clic en la vista previa para abrir el PDF.
## 3. Oficinas diáfanas (ISO 3382-3)
La acústica de oficinas diáfanas trata de la **privacidad del habla**: con
qué rapidez el habla de un hablante se desvanece hasta la ininteligibilidad a
medida que uno se aleja. Los niveles y el STI se miden a lo largo de una fila
de puestos de trabajo (al menos 4 posiciones, preferiblemente 6–10), y cuatro
magnitudes de un solo número resumen la sala. La **tasa de decaimiento
espacial** del habla ponderada A es la pendiente del nivel frente a
$\lg(r/r_0)$, escalada a una cifra por duplicación usando solo las posiciones
de 2–16 m,
$$
D_{2,S} = -\lg(2)\ b, \qquad L = a + b\ \lg(r/r_0),\ r_0 = 1\ \text{m},
$$
con **Lp,A,S,4m** leído en la misma recta a 4 m. La **distancia de
distracción** rD (STI = 0,50) y la **distancia de privacidad** rP
(STI = 0,20) provienen de una regresión lineal del STI frente a la distancia.
Las buenas oficinas empujan rD por debajo de ~5 m; las malas dejan el habla
molesta más allá de 10 m.
```python
from phonometry import room
r = np.array([2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 12.0, 16.0]) # distancias al hablante (m)
lp = 65.0 - 7.0 * np.log2(r) # nivel de habla ponderado A (dB)
sti = 0.70 - 0.03 * r # STI por posición
m = room.open_plan_metrics(r, lp, sti)
print(round(m.d2s, 1), round(m.lp_as_4m, 1)) # 7.0 dB, 51.0 dB
print(round(m.rd, 1), round(m.rp, 1)) # 6.7 m, 16.7 m
m.plot() # la regresión de decaimiento espacial de la figura de abajo
```
Ver el código de esta figura
```python
from phonometry import room
r = np.array([2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 12.0, 16.0]) # distancias al hablante (m)
lp = 65.0 - 7.0 * np.log2(r) # nivel de habla ponderado A (dB)
sti = 0.70 - 0.03 * r # STI por posición
m = room.open_plan_metrics(r, lp, sti)
# En una línea: la regresión D2,S reconstruida con los campos del resultado,
# con los cruces rD / rP marcados (la figura superior añade además los puntos
# medidos y el eje de STI):
m.plot(language="es")
plt.show()
```
```python
from phonometry import room
r = np.array([2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 12.0, 16.0]) # distancias al hablante (m)
lp = 65.0 - 7.0 * np.log2(r) # nivel de habla ponderado A (dB)
sti = 0.70 - 0.03 * r # STI por posición
m = room.open_plan_metrics(r, lp, sti)
# Decaimiento espacial: Lp,A,S medido frente a la distancia en eje logarítmico,
# la regresión D2,S reconstruida con los campos del resultado, y el STI con los
# cruces rD / rP en un eje gemelo:
b = -m.d2s / np.log10(2.0) # pendiente de la regresión frente a lg(r)
a = m.lp_as_4m - b * np.log10(4.0) # ordenada desde el nivel a 4 m
rr = np.logspace(np.log10(2.0), np.log10(16.0), 100)
fig, ax = plt.subplots()
ax.semilogx(r, lp, "o", label="Lp,A,S medido")
ax.semilogx(rr, a + b * np.log10(rr), "--", label=f"D2,S = {m.d2s:.1f} dB")
ax.plot(4.0, m.lp_as_4m, "D", label=f"Lp,A,S,4m = {m.lp_as_4m:.0f} dB")
ax.set_xlabel("Distancia al hablante r [m]")
ax.set_ylabel("Nivel de habla ponderado A [dB]")
ax.set_xlim(1.8, 20.0)
twin = ax.twinx()
twin.semilogx(r, sti, "s-", color="#2ca02c", label="STI")
twin.axvline(m.rd, ls=":", color="#2ca02c")
twin.axvline(m.rp, ls=":", color="#9467bd")
twin.annotate(f"rD = {m.rd:.1f} m", (m.rd, 0.52))
twin.annotate(f"rP = {m.rp:.1f} m", (m.rp, 0.22))
twin.set_ylabel("STI")
twin.set_ylim(0.0, 1.0)
lines, labels = ax.get_legend_handles_labels()
tl, tlab = twin.get_legend_handles_labels()
ax.legend(lines + tl, labels + tlab, loc="best")
plt.show()
```
### Parámetros de `open_plan_metrics()`
| Parámetro | Tipo | Unidades | Rango / valor por defecto | Notas |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| `positions_m` | array 1D | m | ≥ 4 posiciones, todas > 0 | Distancias fuente-receptor |
| `spl_a_speech` | array 1D | dB | misma longitud | Nivel de habla ponderado A `Lp,A,S,n` por posición |
| `sti_values` | array 1D | — | misma longitud | STI por posición (método completo de IEC 60268-16) |
Devuelve un `OpenPlanResult` con `d2s`, `lp_as_4m`, `rd` y `rp`; su
`.plot()` redibuja la regresión de decaimiento espacial del apartado 6.2 a
partir de esos cuatro campos y marca `rd` / `rp`.
`d2s`/`lp_as_4m` son `nan` si menos de dos posiciones caen en 2–16 m;
`rd`/`rp` son `nan` cuando el STI no decrece con la distancia. El STI por
posición puede medirse a su vez con las herramientas STIPA de la
[guía del índice de transmisión del habla](/phonometry/es/guides/speech-transmission/).
### Informe ISO 3382-3 (`.report()`)
`OpenPlanResult.report(path)` renderiza una ficha PDF de una página con el
formato de un informe de medición de privacidad acústica en oficinas diáfanas:
la línea de norma base, un bloque de cabecera de metadatos opcional, una tabla
compacta de las cuatro magnitudes de número único del apartado 4 ($D_{2,S}$,
$L_{p,A,S,4m}$, la distancia de distracción $r_D$ y la distancia de privacidad
$r_P$) apilada sobre la gráfica de decaimiento espacial a todo el ancho del
resultado (`.plot()`, la regresión del apartado 6.2 en el eje logarítmico de
distancia con la lectura a 4 m y los cruces $r_D$ / $r_P$ marcados, la curva al
estilo de la Figura 3), el $D_{2,S}$ enmarcado con las demás magnitudes al lado,
y un pie
con el descargo fijo. La ISO 3382-3 **caracteriza** un espacio en lugar de
definir un apto/no apto intrínseco, por lo que la fila de veredicto aparece solo
cuando se suministra una tasa de decaimiento espacial objetivo a través del
campo `requirement` de los metadatos (`ReportMetadata(requirement=...)`,
interpretada como el $D_{2,S}$ mínimo aceptable en dB, según los intervalos de
calidad informativos del Anexo A donde un mayor decaimiento espacial es mejor;
la sala cumple igualando o superando el objetivo). Usa el mismo contenedor
`ReportMetadata` y el mismo motor de renderizado que la
[ficha de acústica de salas ISO 3382-1/-2](#informe-iso-3382-report); los
campos propios de oficinas diáfanas `area` (superficie del suelo),
`source_positions` y `receiver_positions` (el número de posiciones de medición)
rellenan la cabecera, junto con `client`, `test_room` (la oficina o zona),
`specimen` (la descripción y el estado de amueblamiento), `instrumentation`,
`temperature`, `relative_humidity`, `pressure`, `measurement_standard`,
`test_date`, `laboratory`, `operator`, `report_id` y `notes`. Al pasar
`metadata=None` se obtiene una ficha de caracterización simple. La ficha
incrusta la gráfica de decaimiento espacial, por lo que el renderizado necesita
tanto reportlab como matplotlib (`pip install "phonometry[report,plot]"`); solo
se admite `engine="reportlab"`. La ficha se renderiza en inglés por defecto; pasa
`language="es"` para una ficha en español (cadenas fijas traducidas y separador
decimal de coma).
```python
from phonometry import room, ReportMetadata
r = np.array([2.0, 3.0, 4.0, 6.0, 8.0, 11.0, 16.0]) # distancias al hablante (m)
lp = 62.0 - 7.0 * np.log2(r) # nivel de habla ponderado A (dB)
sti = 0.65 - 0.03 * r # STI por posición
result = room.open_plan_metrics(r, lp, sti)
result.report(
"ficha_oficina_diafana.pdf",
metadata=ReportMetadata(
test_room="Oficina diáfana B",
specimen="Amueblada, desocupada, con ruido de fondo",
area=420.0, source_positions=2, receiver_positions=7,
measurement_standard="ISO 3382-3",
temperature=22.0, relative_humidity=45.0,
laboratory="Laboratorio de referencia Phonometry",
requirement=7.0, # añade un veredicto frente a un D2,S objetivo
),
language="es",
) # D2,S + Lp,A,S,4m, rD, rP y la curva de decaimiento
```
La ficha de ejemplo se regenera con `make reports` y se mantiene renderizada en
el repositorio; haz clic en la vista previa para abrir el PDF.
## 4. Absorción acústica (ISO 354)
El área de absorción acústica equivalente `A` que gobierna `R'`, `L'n`, la
corrección ambiental `K2` de ISO 3744 y el término de absorción de ISO 3741 se
mide a su vez en una cámara reverberante
(ISO 354). Mide el tiempo de reverberación de la cámara **vacía** ($T_1$) y de
nuevo **con la muestra de ensayo instalada** ($T_2$); la absorción de la muestra
es la diferencia de las dos áreas de Sabine, y dividiendo por el área cubierta
se obtiene el coeficiente de absorción:
$$
A = \frac{55{,}3\ V}{c\ T} - 4 V m, \qquad
\alpha_s = \frac{A_2 - A_1}{S}, \qquad c = 331 + 0{,}6\ t ,
$$
con $c$ a partir de la temperatura del aire de la cámara $t$ en °C (válida
15–30 °C) y $m$ el coeficiente de atenuación en potencia del aire (por defecto
0; convierte un $\alpha$ de ISO 9613-1 en dB/m con `attenuation_from_alpha`).
Como los efectos de borde y difracción pueden dispersar más energía de la que
intercepta el área plana de la muestra, $\alpha_s$ puede superar 1,0 y nunca se
satura (ISO 354 Cláusula 3.7).
```python
from phonometry import materials
# Tiempos de reverberación en tercios de octava de una sala de 200 m^3, vacía (T1)
# y con una muestra absorbente de 10.8 m^2 instalada (T2).
t1 = np.array([5.0, 4.0, 3.0])
t2 = np.array([3.0, 2.5, 2.0])
a_empty = materials.absorption_area(t1, volume=200.0, temperature=20.0)
print(np.round(a_empty, 2)) # [ 6.45 8.06 10.75] m^2
alpha = materials.absorption_coefficient(t1, t2, volume=200.0, sample_area=10.8,
temperature1=20.0)
print(np.round(alpha, 3)) # [0.398 0.448 0.498]
```
`T1` y `T2` son exactamente los tiempos de reverberación que devuelve
`room_parameters`, así que una medición de decaimiento ISO 3382-2 de la sala
vacía y tratada fluye directamente a `absorption_coefficient`. Un volumen de
sala por debajo del mínimo de 150 m³ o un área de muestra fuera de 10–12 m²
genera un `AbsorptionWarning` de aviso; el resultado se devuelve igualmente.
### Parámetros de `absorption_area()` / `absorption_coefficient()`
| Parámetro | Tipo | Unidades | Rango / valor por defecto | Notas |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| `t60` / `t1`, `t2` | array 1D | s | > 0 | Tiempo(s) de reverberación; `t1` vacía, `t2` con la muestra |
| `volume` | float | m³ | > 0 | Volumen de la sala `V` (aviso por debajo de 150 m³) |
| `sample_area` | float | m² | > 0 | Área `S` que cubre la muestra (solo coeficiente) |
| `temperature` / `temperature1`, `temperature2` | float | °C | por defecto `20.0`, 15–30 | Fija `c` vía Ec. (6); `temperature2` por defecto es `temperature1` |
| `speed_of_sound` (`…1`, `…2`) | float, opcional | m/s | > 0 | Sobrescribe la `c` derivada de la temperatura |
| `m` (`m1`, `m2`) | float o array 1D | 1/m | ≥ 0, por defecto `0` | Coeficiente de atenuación en potencia del aire |
`absorption_area()` devuelve el área de absorción acústica equivalente `A` (m²)
con la forma de `t60`; `absorption_coefficient()` devuelve `alpha_s`;
`attenuation_from_alpha(alpha)` convierte un `alpha` de ISO 9613-1 (dB/m) a `m`.
## Qué cubre esta guía
**Cubierto.** Los anexos A y B de la ISO 18233:2006, la adquisición de la
respuesta al impulso por MLS y por barrido exponencial de
`room.mls_signal`/`room.sweep_signal` y
`room.impulse_response`/`room.mls_impulse_response`; la ISO 3382-1:2009
(apartado 5.3.3 de integración regresiva, las fórmulas de parámetros del
anexo A y los requisitos de posición/separación) y la ISO 3382-2:2008
(apartado 6, los recuentos de posiciones por grado de precisión y el
criterio de rango dinámico del apartado 5.3.3), calculados por
`room.room_parameters`/`room.decay_curve`: EDT, T20, T30, C50, C80, D50, Ts
y las marcas de validez y curvatura por banda; las magnitudes de oficina
diáfana del apartado 4 y los apartados 6.2/6.3 de la ISO 3382-3:2012
($D_{2,S}$, $L_{p,A,S,4m}$, $r_D$, $r_P$) de `room.open_plan_metrics`; y la
absorción en cámara reverberante de los apartados 4 y 8.1 de la
ISO 354:2003 mediante `materials.absorption_area` y
`materials.absorption_coefficient`.
**No cubierto.** El anexo A de la ISO 3382-1 también define la fuerza
acústica $G$ y los parámetros binaurales LF/LFC e IACC; phonometry
implementa solo la familia de reverberancia y claridad citada arriba (EDT,
T20, T30, C50, C80, D50, Ts). La STI por posición de la ISO 3382-3 se toma
como entrada de `open_plan_metrics` en lugar de calcularse dentro de la
función: mídela con las herramientas STIPA de la
[guía del Índice de Transmisión de la Palabra](/phonometry/es/guides/speech-transmission/).
Los requisitos de calificación de la sala de la ISO 354 (anexo A: número de
posiciones de altavoz y micrófono, elementos difusores) no se comprueban;
`absorption_area`/`absorption_coefficient` solo convierten un par
$T_1$/$T_2$ ya medido y emiten un aviso cuando el volumen de la sala o el
área de la muestra caen fuera de los límites del apartado 6.
## Véase también
- Aislamiento acústico [en campo](/phonometry/es/guides/insulation-field/),
[en laboratorio](/phonometry/es/guides/insulation-lab/) y
[de predicción](/phonometry/es/guides/insulation-prediction/):
el aislamiento acústico entre recintos en campo, laboratorio y predicción, y su incertidumbre de medición.
- [Potencia acústica](/phonometry/es/guides/sound-power/): los métodos de `LW` que
consumen el área de absorción de ISO 354 (el `K2` de ISO 3744 y el término de
absorción de ISO 3741).
- [Índice de transmisión del habla](/phonometry/es/guides/speech-transmission/): la
medición STI/STIPA que alimenta los `sti_values` de oficinas diáfanas.
- [Sonoridad](/phonometry/es/guides/loudness/) y
[Métricas de calidad sonora](/phonometry/es/guides/sound-quality/): la sonoridad, el
sharpness y las demás métricas de percepción de lo que entrega la sala.
- [Bancos de filtros](/phonometry/es/guides/filter-banks/): los filtros de octava
fraccionaria IEC 61260 usados para las curvas de decaimiento por banda y los espectros de
aislamiento.
- [Niveles](/phonometry/es/guides/levels/): el promediado en energía y las métricas de
nivel que sustentan los niveles de las salas emisora/receptora.
- [Teoría](/phonometry/es/reference/theory/rooms-buildings/): la integración de Schroeder, las ventanas de
regresión y la derivación de la curva de referencia.
- [Informe de conformidad](https://github.com/jmrplens/phonometry/blob/main/docs/CONFORMANCE.md): los decaimientos en forma cerrada y las
definiciones de parámetros frente a los que se validan las implementaciones de ISO 18233 / ISO 3382 / ISO 354.
- Referencia de la API: [`room.room_acoustics`](/phonometry/es/reference/api/rooms/room-acoustics/), [`room.room_ir`](/phonometry/es/reference/api/rooms/room-ir/) y [`room.open_plan`](/phonometry/es/reference/api/rooms/open-plan/).
## Respuestas rápidas
### ¿Cómo se definen EDT, T20 y T30?
Cada banda de la respuesta al impulso se convierte en una curva de decaimiento mediante la integración inversa de Schroeder de la RI al cuadrado, y una recta ajustada por mínimos cuadrados sobre un rango de evaluación se extrapola a una caída completa de 60 dB, $T = -60/\text{slope}$ (ISO 3382-1/2): EDT de 0 a −10 dB (reverberación percibida), T20 de −5 a −25 dB y T30 de −5 a −35 dB.
### ¿Cuánto rango de decaimiento necesito para un T20 o T30 válido?
La ventana de ajuste más un margen de seguridad debe caber dentro de la relación impulso-ruido, la distancia de nivel entre el pico de la RI filtrada en banda y su suelo de ruido: la ISO 3382 exige al menos 35 dB de rango útil de decaimiento para T20 y 45 dB para T30. Un rango escaso sesga el tiempo ajustado hacia arriba, así que `room_parameters` endurece sus indicadores de validez a 46 dB y 54 dB, manteniendo el sesgo dentro de la DAP del 5 %.
### ¿Mido la respuesta al impulso de la sala con un barrido sinusoidal o con una MLS?
Ambos son métodos de deconvolución de ISO 18233 que recuperan la respuesta al impulso con 20–30 dB más de relación señal-ruido efectiva que una fuente impulsiva. Prefiere el barrido sinusoidal exponencial (Anexo B): sitúa la distorsión armónica en tiempos de llegada negativos, donde se descarta. Usa la MLS (Anexo A) cuando la excitación deba ser periódica o el hardware favorezca una señal de dos niveles; es más sensible a la varianza temporal.