Qualidade sonora aplicada na análise de sinais impulsivos de refrigeradores

Abstract

Fabricantes e desenvolvedores têm demonstrado crescente interesse na emissão de ruídos sonoros de produtos, principalmente em termos de qualidade sonora, que explora não somente a energia sonora radiada pelo produto, mas também fornece diretrizes para prever o incômodo do consumidor causado por diferentes tipos de ruído. Nesse cenário, destacam-se ruídos transientes impulsivos em refrigeradores, que possuem elevada energia sonora distribuída em um pequeno intervalo de tempo. Este trabalho teve como objetivo analisar a detecção de sinais impulsivos de refrigeradores utilizando diferentes métodos psicofísicos, comparando os resultados obtidos por meio de duas plataformas distintas: remota e presencial. Para analisar a sensibilidade aos sinais impulsivos, foi considerada a diferença do limiar observável (DLO), analisando a diferença entre a intensidade dos sinais impulsivos e a intensidade de sinais estacionários. As DLOs foram estimadas por dois modelos psicofísicos: o Método de Escada (ME) e o Método de Estimativa por Rastreamento (PEST - \textit{Parameter Estimation By Sequential Testing}). A pesquisa serviu como base para a construção de uma métrica psicoacústica específica para análise de eventos impulsivos por banda de frequências: o Modelo de Proeminência do Impulso (MPI). Com a métrica implementada, iniciou-se a etapa de validação da ferramenta, na qual foi investigada a percepção de impulsividade. Utilizando regressão linear, a análise de correlação revelou uma relação robusta e positiva (coeficiente de correlação de Pearson de 0,851) entre a impulsividade percebida e o Modelo de Proeminência ao Impulso (MPI). A construção dos modelos preditivos de incômodo para sinais impulsivos e estacionários envolveu várias etapas metodológicas importantes, incluindo a caracterização detalhada das amostras sonoras e análises univariadas e multivariadas. Os modelos preditivos para sinais impulsivos apresentaram um R$^{2}$ ajustado de 0,933, enquanto para sinais estacionários o R$^{2}$ ajustado foi de 0,890, mostrando que as métricas utilizadas possuíam significativa relevância em suas elaborações. Os modelos preditivos mostraram alta sensibilidade à impulsividade dos sinais sonoros, refletindo valores mais elevados de incômodo em comparação aos modelos existentes, e demonstraram ser eficazes também para sinais estacionários. A pesquisa valida a aplicação do MPI como uma ferramenta robusta para avaliar a percepção auditiva de impulsividade, contribuindo para a melhoria da qualidade sonora em sistemas de refrigeração.

Abstract: Manufacturers and developers have shown increasing interest in the sound emissions of products, particularly with regard to sound quality, which not only explores the sound energy radiated by the product but also provides guidelines for predicting consumer annoyance caused by different types of noise. In this context, impulsive transient noises in refrigerators stand out, characterized by high sound energy distributed over a short period. This study aimed to analyze the detection of impulsive signals in refrigerators using different psychophysical methods, comparing the results obtained through two distinct platforms: remote and in-person. To analyze sensitivity to impulsive signals, the difference in the observable threshold (DLO) was considered, analyzing the difference between the intensity of impulsive signals and the intensity of stationary signals. The DLOs were estimated by two psychophysical models: the Staircase Method (SM) and the Parameter Estimation By Sequential Testing (PEST) method. The research served as the basis for development of a specific psychoacoustic metric for analyzing impulsive events by frequency band: the Impulse Prominence Model (MPI). With the metric implemented, the validation phase of the tool began, investigating the perception of impulsiveness. Using linear regression, correlation analysis revealed a robust and positive relationship (Pearson correlation coefficient of 0.851) between perceived impulsiveness and the MPI. The construction of annoyance predictive models for impulsive and stationary signals involved several important methodological steps, including the detailed characterization of sound samples and univariate and multivariate analyses. The predictive models for impulsive signals presented an adjusted R$^{2}$ of 0.933, while for stationary signals the adjusted R$^{2}$ was 0.932, demonstrating the significant relevance of the metrics used in their development. The predictive models showed high sensitivity to the impulsiveness of sound signals, describing higher annoyance values compared to existing models, and were also effective for stationary signals. The research validates the application of MPI as a robust tool to evaluated the auditory perception of impulsiveness, contributing to improved sound quality in refrigeration systems.