Análisis de audio

El análisis de audio se refiere a la extracción de información y significado de señales de audio para su análisis, clasificación , almacenamiento, recuperación, síntesis , etc. Los medios de observación y los métodos de interpretación varían, ya que el análisis de audio puede referirse al oído humano y a cómo las personas interpretan la fuente de sonido audible, o bien al uso de tecnología como un analizador de audio para evaluar otras cualidades de una fuente de sonido, como la amplitud , la distorsión y la respuesta en frecuencia . Una vez observada la información de una fuente de audio, esta puede procesarse para que el usuario la interprete de forma lógica, emocional, descriptiva o de cualquier otra manera relevante.

La forma más común de análisis de audio se deriva del sentido del oído . Este tipo de percepción sensorial, presente en gran parte de la fauna del planeta, es un proceso fundamental para muchos seres vivos. Los sonidos del entorno o de otros seres vivos proporcionan información al mecanismo auditivo, mediante la cual el cerebro del oyente interpreta el sonido y determina cómo debe responder. Algunos ejemplos de sus funciones son el habla , la respuesta de sobresalto , la escucha musical , entre otras.

La audición, una capacidad inherente al ser humano, es fundamental para la comunicación a nivel mundial, y el proceso de asignar significado y valor al habla es una función compleja pero necesaria del cuerpo humano. El estudio del sistema auditivo se ha centrado principalmente en el uso de las matemáticas y el análisis de vibraciones y sonidos sinusoidales. La transformada de Fourier ha sido un teorema esencial para comprender cómo el oído humano procesa el aire en movimiento y lo convierte en el rango de frecuencias audibles, aproximadamente de 20 a 20 000  Hz. ^{[ 1 ]} El oído es capaz de tomar una forma de onda compleja y procesarla en diferentes rangos de frecuencia gracias a las diferencias en las estructuras del conducto auditivo, que están sintonizadas a rangos de frecuencia específicos. ^{[ 2 ]} La entrada sensorial inicial se analiza posteriormente en el sistema neurológico, donde tiene lugar la percepción del sonido.

El sistema auditivo también funciona en conjunto con el sistema nervioso para que el oyente pueda localizar espacialmente la dirección de donde proviene una fuente sonora. Esto se conoce como efecto Haas o de precedencia y es posible gracias a la presencia de dos oídos o receptores auditivos. La diferencia en el tiempo que tarda un sonido en llegar a ambos oídos proporciona la información necesaria para que el cerebro calcule la posición espacial de la fuente. ^{[ 3 ]}

Las señales de audio se pueden analizar de varias maneras diferentes, dependiendo del tipo de información que se desee obtener de la señal.

Los tipos de análisis de señales incluyen:

• Nivel y ganancia
• análisis en el dominio de la frecuencia
• Respuesta en frecuencia
• Distorsión armónica total más ruido (THD+N)
• Fase
• Diafonía
• Distorsión de intermodulación (IMD)
• Estéreo y sonido envolvente

Los analizadores de hardware han sido el principal medio de análisis de señales desde la invención del primer analizador de audio, el HP200A , fabricado por Hewlett-Packard . Estos analizadores se utilizan habitualmente en ingeniería, pruebas y fabricación de productos profesionales y de consumo. Con el avance de la tecnología informática, el software integrado se incorporó a estos sistemas de hardware, y posteriormente surgieron herramientas de análisis de audio que no requerían ningún componente de hardware, salvo el ordenador que ejecutaba el software. Los analizadores de audio por software se utilizan con frecuencia en diversas etapas de la producción musical, como el audio en directo, la mezcla y la masterización. Estos productos suelen emplear algoritmos y procesamiento de la Transformada Rápida de Fourier (FFT) para proporcionar una representación visual de la señal analizada. Los tipos de visualización e información incluyen espectro de frecuencia, campo estéreo , campo envolvente , espectrograma , entre otros.

• Audición computarizada : estudio de la comprensión del audio por parte de las máquinas. 
• Audio semántico : extracción de significado del audio. 
• Reconocimiento de voz : conversión automática del lenguaje hablado a texto. 
• Reconocimiento de sonido : reconocimiento de patrones para señales de audio.