Tonos discretos prominentes (ECMA-418-1)

Por José M. Requena Plens · Publicado el 10 jul 2026, actualizado el 26 jul 2026

Normas aplicables: ECMA-418

Los componentes tonales del ruido de maquinaria molestan mucho más de lo que sugiere su nivel. ECMA-418-1:2024 (referenciada por el Anexo D de ECMA-74) define dos métodos FFT para decidir si un tono discreto es prominente: tone_to_noise_ratio() compara el nivel del tono con el ruido enmascarante de su banda crítica (apartado 11) y prominence_ratio() compara la banda crítica centrada en el tono con las dos bandas contiguas (apartado 12). Ambos devuelven un veredicto estructurado frente a los criterios de prominencia dependientes de la frecuencia.

1. Relación tono-ruido y relación de prominencia

import numpy as np
from phonometry import psychoacoustics

fs = 48000
rng = np.random.default_rng(0)
t = np.arange(fs) / fs
x = np.sin(2 * np.pi * 1000 * t) + 0.05 * rng.standard_normal(fs)  # tono de 1 kHz en ruido
tnr = psychoacoustics.tone_to_noise_ratio(x, fs)            # pico más alto, o tone_freq=...
pr = psychoacoustics.prominence_ratio(x, fs, tone_freq=1000.0)
print(tnr.ratio_db, tnr.criterion_db, tnr.prominent)

tnr.plot()   # el tono frente a su criterio de prominencia (necesita matplotlib)

Los métodos se apoyan en la banda crítica, el ancho de banda de análisis del oído, $Δ f_{c} = 25 + 75 [1 + 1, 4 (f /1000)^{2}]^{0, 69}$ Hz (162 Hz a 1 kHz): a un tono solo lo enmascara el ruido que hay dentro de su banda crítica, así que ambos métodos se centran en esa banda y no en todo el espectro, pero la usan de forma distinta. La relación tono-ruido trabaja dentro de la banda, separando sus líneas espectrales en tono y ruido y restando sus niveles (apartado 11, Fórmulas 9–11); la relación de prominencia, en cambio, compara la banda completa centrada en el tono con la media de sus dos bandas críticas contiguas (apartado 12, Fórmula 23):

TNR = L_{t} - L_{n}, PR = 10 l g \frac{W _{M}}{\frac{1}{2} ( W _{L} + W _{U} )} dB,

donde $L_{t}$ es el nivel del tono (la suma en energía de las líneas tonales por encima de la línea de base entre los bordes de la banda, Fórmula 9), $L_{n}$ el nivel del ruido enmascarante que queda en la banda crítica, reescalado al ancho de banda crítico completo (Fórmulas 10–11), y $W_{M}$ , $W_{L}$ , $W_{U}$ las potencias de las bandas críticas central, inferior y superior (por debajo de $f_{t} = 171, 4$ Hz la banda inferior truncada se reescala a un ancho de banda de 100 Hz, Fórmula 24).

Espectro promediado de un tono en ruido con la banda crítica sombreada y la relación tono-ruido anotada frente a su criterio de prominencia

Mostrar el código de esta figura

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import welch
from phonometry import psychoacoustics

fs = 48000
rng = np.random.default_rng(21)
t = np.arange(30 * fs) / fs
x = (np.sqrt(2) * 0.1 * np.sin(2 * np.pi * 1000 * t)
     + 0.05 * rng.standard_normal(t.size))
res = psychoacoustics.tone_to_noise_ratio(x, fs)

# Espectro Hann promediado a 1 Hz (el front-end del apartado 11.1) y la banda
# crítica en torno al tono detectado (bordes aproximados como +/- dfc/2):
f, p = welch(x, fs, window="hann", nperseg=fs, scaling="spectrum")
dfc = 25 + 75 * (1 + 1.4 * (res.frequency / 1000) ** 2) ** 0.69
sel = (f > 700) & (f < 1400)
plt.plot(f[sel], 10 * np.log10(p[sel]))
plt.axvspan(res.frequency - dfc / 2, res.frequency + dfc / 2, alpha=0.15)
plt.title(f"TNR = {res.ratio_db:.1f} dB (criterio {res.criterion_db:.1f} dB)")
plt.xlabel("Frecuencia [Hz]"); plt.ylabel("Potencia por bin [dB]")
plt.show()

Un TNR igual o superior a $8 + 8, 33 lo g_{10} (1000/ f_{t})$ dB por debajo de 1 kHz (8 dB constantes para $f_{t} \geq 1$ kHz) clasifica el tono como prominente; el criterio del PR es $9 + 10 lo g_{10} (1000/ f_{t})$ dB por debajo de 1 kHz y 9 dB a partir de ahí, aplicado igualmente con $\geq$ . Las frecuencias bajas reciben umbrales más altos porque unas bandas relativamente más anchas enmascaran más.

ToneAssessment.plot() sitúa el veredicto en su contexto: dibuja el criterio del método que lo ha producido en todo el rango de interés de 89,1 Hz a 11,2 kHz y marca el tono evaluado en su propia frecuencia, de modo que el margen que decide el veredicto se ve en lugar de deducirse.

Relación tono-ruido de un tono de ventilador de 250 Hz frente al criterio de prominencia de ECMA-418-1: el criterio baja desde unos 17 dB a 89 Hz hasta 8 dB constantes por encima de 1 kHz, y el tono evaluado se sitúa en 15,1 dB, 2,1 dB por encima del criterio de 13,0 dB a 250 Hz, luego es prominente

Mostrar el código de esta figura

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from phonometry import psychoacoustics

# Un tono de ventilador de 250 Hz en ruido de maquinaria, 10 s a 48 kHz.
fs = 48000
rng = np.random.default_rng(4)
t = np.arange(10 * fs) / fs
x = (np.sqrt(2) * 0.011 * np.sin(2 * np.pi * 250.0 * t)
     + 0.03 * rng.standard_normal(t.size))
res = psychoacoustics.tone_to_noise_ratio(x, fs)
print(round(res.ratio_db, 1), round(res.criterion_db, 1), res.prominent)
# 15.1 13.0 True

# En una línea: el tono frente a la curva de criterio de su propio método.
res.plot(language="es")
plt.show()

# A mano, reproduciendo lo que dibuja ToneAssessment.plot():
f = np.logspace(np.log10(89.1), np.log10(11200.0), 400)
criterio = np.where(f < 1000.0, 8.0 + 8.33 * np.log10(1000.0 / f), 8.0)
fig, ax = plt.subplots()
ax.semilogx(f, criterio, color="#d62728", label="criterio de prominencia")
ax.plot([res.frequency], [res.ratio_db], "o", label="tono evaluado")
ax.plot([res.frequency] * 2, [res.criterion_db, res.ratio_db], ":", color="0.6")
ax.set_xlabel("Frecuencia [Hz]")
ax.set_ylabel("Relación tono-ruido TNR [dB]")
ax.legend()
plt.show()

Cuando los dos ratios discrepan. Cerca de los criterios los veredictos pueden diferir, porque cada ratio es frágil en una situación distinta. El TNR tiene que separar primero las líneas de la banda crítica en tonales y de ruido, así que se degrada cuando esa separación es ambigua: un tono montado sobre una pendiente abrupta de ruido, o componentes muy juntos cuyas faldas se solapan. El PR no necesita separación alguna, lo que lo convierte en la opción robusta y automatizable cuando varios tonos comparten la banda crítica (todos caen en $W_{M}$ ); a cambio lee de menos cuando una banda vecina también lleva un tono (las bandas laterales dejan de ser ruido) y se sesga en espectros de pendiente pronunciada, donde las dos bandas laterales ya no estiman el enmascaramiento en el tono. En la práctica: prefiere el TNR para un tono limpio y aislado, el PR para complejos multitono que comparten banda, y presenta ambos cuando ronden sus criterios.

2. Dónde medir (ECMA-74) y práctica

ECMA-74 (que delega la evaluación tonal en ECMA-418-1) también fija dónde medir alrededor de un equipo (solo contexto): phonometry implementa las evaluaciones de ECMA-418-1, no el procedimiento de medida del Anexo D de ECMA-74:

Posiciones de medida de emisión ECMA-74: micrófono del operador sentado a 0,25 m y 1,20 m, y las cuatro posiciones de observador a 1 m

Los tonos secundarios próximos en la misma banda crítica se combinan según el apartado 11.6; para complejos armónicos evalúa cada componente (tone_freq=). Ambos métodos trabajan sobre espectros promediados RMS con ventana Hann y no necesitan calibración absoluta (los ratios son diferencias de nivel).

Parámetros de `tone_to_noise_ratio()` / `prominence_ratio()`

Parámetro	Tipo	Unidades	Rango / valor por defecto	Notas
`x`	array 1D	cualquiera (vale sin calibrar)	≥ `fs/resolution_hz` muestras	Los ratios son diferencias de nivel: la calibración se cancela
`fs`	int	Hz	> 0
`tone_freq`	float, opcional	Hz	89,1–11 200; por defecto `None`	`None` evalúa el pico más alto del rango de interés
`resolution_hz`	float	Hz	> 0; por defecto `1.0`	La banda del tono debe quedar dentro del 15 % de la banda crítica (apartado 11.2)

Ambos devuelven un ToneAssessment(frequency, ratio_db, criterion_db, prominent).

3. Qué métrica de tonalidad usar y cuándo

La biblioteca implementa cuatro evaluaciones de tonalidad, y no son intercambiables: cada una pertenece a una norma distinta, con su propio objetivo, su entrada y su salida.

	TNR / PR	Audibilidad tonal `ΔL`	Tonalidad psicoacústica `T`	Audibilidad tonal de aerogeneradores
Norma	ECMA-418-1:2024, apartados 11 y 12	ISO/PAS 20065:2016, adoptada por el Anexo J de ISO 1996-2:2017	ECMA-418-2:2025, apartado 6	IEC 61400-11:2012, apartado 9.5
Pregunta que responde	¿Es prominente este tono discreto en la emisión de un equipo?	¿Es audible el tono por encima del ruido que lo enmascara, y en cuánto?	¿Cuán tonal se percibe el sonido?	¿Es audible el tono del aerogenerador en la posición de referencia, bin de viento a bin de viento?
Entrada	Un espectro FFT, sin necesidad de calibración	Espectros de banda estrecha con la separación entre líneas declarada	La señal de presión calibrada, a través del modelo auditivo de Sottek	Espectros de banda estrecha por bin de velocidad de viento, con la distancia de referencia
Salida	Un ratio en dB frente a un criterio dependiente de la frecuencia, más un veredicto prominente / no prominente	Una audibilidad en dB, cuyos valores decisivo y medio alimentan el ajuste tonal `Kt`	Una tonalidad en `tu_HMS`, una magnitud perceptiva sin criterio asociado	Una audibilidad en dB por bin, informada junto a la potencia acústica del aerogenerador
Se usa para	Declarar la emisión de equipos TIC (Anexo D de ECMA-74)	Evaluación de ruido ambiental: justificar, o descartar, una penalización tonal	Calidad sonora: comparar diseños, no superar un límite	Ensayos de tipo y aceptación de aerogeneradores

La tabla se lee como una decisión: la métrica la elige el objetivo del informe, no la comodidad de la entrada. La declaración de emisión de un equipo es un veredicto de prominencia de ECMA-418-1; una queja por un tono de una instalación es una evaluación según ISO 1996-2, así que necesita la audibilidad ΔL que se traduce en Kt (la guía de audibilidad tonal); una comparación de productos en la que nadie va a ser sancionado es donde la tonalidad de ECMA-418-2 se gana su sitio, porque es una magnitud y no un ensayo de umbral (la guía de calidad sonora); y un aerogenerador es un régimen propio, con un procedimiento de medida en IEC 61400-11 que fija la geometría y los bins de viento (la guía de aerogeneradores).

Dos consecuencias que conviene tener presentes. Primera, los números no se convierten: un TNR de 12 dB no es una audibilidad de 12 dB, porque el modelo de enmascaramiento, la definición de banda y la referencia son distintos. Segunda, las métricas pueden discrepar sobre el mismo sonido, y con razón. Un tono puede ser prominente según ECMA-418-1 en el campo próximo de la máquina y resultar inaudible en la vivienda donde se hace la evaluación de ISO 1996-2, mientras la tonalidad del modelo auditivo se mantiene moderada en ambos casos porque valora el sonido completo y no una línea espectral. Informa la métrica que exija la evaluación y cita cualquier otra solo como evidencia de apoyo.

Qué cubre esta guía

Cubierto. ECMA-418-1:2024 (3.ª edición): los métodos de relación tono-ruido (apartado 11, Fórmulas 9 a 12) y relación de prominencia (apartado 12, Fórmulas 23 a 26) sobre espectros promediados RMS con ventana Hann, el modelo de banda crítica del apartado 10, los criterios de prominencia dependientes de la frecuencia y la combinación de tonos secundarios que comparten banda del apartado 11.6, todo a través de tone_to_noise_ratio() y prominence_ratio().

No cubierto. El veredicto prominent que devuelven estas funciones es solo el criterio numérico. La norma exige además que un tono prominente se confirme por examen auditivo (apartados 11.8/12.8) y que supere el filtro del umbral inferior de audición de los apartados 8/9, que necesita niveles absolutos calibrados: ambas comprobaciones quedan a cargo de quien llama. ECMA-74:2025 está cubierta solo como la norma que delega su evaluación tonal en ECMA-418-1; su propio procedimiento de medida del Anexo D y las posiciones de operador/observador (mostradas arriba solo como contexto) no están implementados aquí.

Véase también

Niveles: los niveles de evaluación de ISO 1996-1 cuyos ajustes tonales (Tabla A.1) estos veredictos de prominencia justifican objetivamente.
Métricas de calidad sonora: la tonalidad psicoacústica T en tu_HMS de ECMA-418-2, la contraparte de modelo auditivo de estos ratios FFT.
Audibilidad objetiva de tonos en ruido: la audibilidad ΔL de ISO/PAS 20065 de la que se lee el ajuste tonal Kt de ISO 1996-2.
Ruido de aerogeneradores: la audibilidad tonal de IEC 61400-11, la misma pregunta planteada por bin de velocidad de viento.
Prominencia de sonidos impulsivos: la contraparte NT ACOU 112 para el carácter impulsivo (en lugar de tonal).
Teoría: el modelo de banda crítica y la derivación de los criterios.
Referencia de la API: psychoacoustics.tonality.

Referencias

Ecma International. (2024). Psychoacoustic metrics for ITT equipment — Part 1: Prominent discrete tones (ECMA-418-1:2024 (3.ª ed.)). La norma implementada, de descarga gratuita (el PDF enlazado es la descarga gratuita): los métodos de relación tono-ruido (apartado 11) y relación de prominencia (apartado 12), el modelo de banda crítica y los criterios de prominencia dependientes de la frecuencia de la sección 1.
Ecma International. (2025). Measurement of airborne noise emitted by information technology and telecommunications equipment (ECMA-74:2025 (22.ª ed.)). La norma de emisión matriz, de descarga gratuita (el PDF enlazado es la descarga gratuita): las posiciones de medida de operador y observador de la sección 2, con el Anexo D delegando la evaluación de tonos en ECMA-418-1.

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