Detectores de energía en ruido no Gaussiano

Abstract

[ES] El tratamiento de señales sonoras que se reciben en un sensor o conjunto de sensores, imitando las funcionalidades propias de la percepción humana, proporciona una gran cantidad de información de gran utilidad para mejorar las capacidades de los sistemas de seguridad. Actualmente dicha información no se utiliza o apenas genera valor añadido, pero que puede mejorar notablemente la funcionalidad, fiabilidad y prestaciones de tales sistemas. En este trabajo, se estudian las posibles alternativas que nos ofrece la teoría de la detección para poder prevenir posibles situaciones de peligro, gracias al diseño de detectores basados en el incremento de energía de las señales y que permiten detectar posibles eventos peligrosos cuando se encuentran en presencia de un ruido fondo, tanto Gaussiano como no Gaussiano. Los algoritmos de detección desarrollados se aplicarán tanto sobre señales simuladas como sobre señales reales de ruido acústico para el estudio y evaluación de sus prestaciones. Por último, se describirá el software y equipos desarrollados para la captura y procesado de señales reales.

[EN] There are a lot of areas in which acoustic scene analysis is required. Some of the most interesting ones are the surveillance applications in which the signals recorded by a set of microphones are processed to extract as much information as possible of the environment. These systems try to prevent dangerous situations by using the information provided by the acoustic signal and, even nowadays this information is not really used, it can considerably improve the performance of the general system. In this work, different solutions offered by the detection theory to this problem are considered, and the design of energy detectors is carefully studied. This kind of detector is based on the increase of energy of the recorded signal and can help in the prevention of dangerous situations when a novel event is detected in the presence of other background noise sources, Gaussian or non-Gaussian distributed. To evaluate the presented technique, simulated signals as well as a variety of different scenarios were considered to demonstrate the robustness of the system proposed. Finally, the software and equipment developed to process real acoustic signals is described