Comparação de Parâmetros Acústicos

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Ladino, Rey COMPARACIÓN DE PARÁMETROS ACÚSTICOS 
 
 
Universidad de San Buenaventura, Bogotá, Colombia, 2015 Junio 
 
COMPARACIÓN DE PARÁMETROS ACÚSTICOS DADOS 
ENTRE EL SOFTWARE EASE Y MODELER PARA SALAS DE 
PALABRA 
 
Anderson Ladino Velásquez1, Kevin Santiago Rey Rodriguez1 
 
1Ingeniería de Sonido, Facultad de Ingeniería, Universidad de San Buenaventura 
aladino@academia.usbbog.edu.co, ksrey@academia.usbbog.edu.co, 
 
ABSTRACT 
 
The last few years the acoustic software simulations have become very important for evaluation or design of an 
enclosure and to characterize acoustic, optimizing the work of designers and engineers to be efficient and quicker. 
EASE and MODELER software are widely used by different companies highlighted because of the different 
parameters that can be calculated in it. However, there is uncertainty as to the accuracy of the modeling in both 
software, if designed under the same standard (ISO 3382), which is why we developed a comparison between both 
software and in situ measurements in this document for two rooms, an auditorium and a classroom, in order to assess 
how effective the results delivered by both software. 
 
Palabras Clave: Simulaciones acústicas, tiempo de reverberación, STI, % Alcons, incertidumbre, ISO 3382 
 
 
1. INTRODUCCIÓN 
 
os software de modelado acústico son 
empleados para predicción de diseños sonoros 
en espacios acústicos, esto se realiza con 
respecto a ciertas fórmulas ya establecidas para su 
simulación, por ello siempre habrá un porcentaje de 
error en estas simulaciones, en este documento se 
hace una comparación entre dos software comerciales 
teniendo como punto de partida la medición real de 
los parámetros de inteligibilidad de la palabra (STI, 
%Alcons) y tiempo de reverberación. 
 
Estos software permiten evaluar el comportamiento 
del campo auditivo en diferentes salas, teatros, 
auditorios, polideportivos y todos aquellos recintos 
donde se necesite una excelente percepción de la 
palabra y de la música. 
 
La norma ISO 3382 contiene la metodología de 
cálculo de los parámetros acústicos, sin embargo, los 
resultados de las simulaciones acústicas con 
diferentes software presentan incertidumbres. 
 
El propósito de esta investigación es comparar los 
parámetros acústicos, mediante el software EASE, el 
software Modeler de Bose y mediciones in situ, se 
decidió utilizar tres parámetros acústicos 
fundamentales en la acústica arquitectónica, tiempo 
de reverberación, STI y % Alcons, y evaluar el 
porcentaje de incertidumbre de cada parámetro en las 
distintas bandas de frecuencia. 
 
Este trabajo consistió en la elección de dos salas 
dedicadas a la palabra: un auditorio y un salón de 
clases, con el objetivo de medir los parámetros 
mencionados anteriormente. 
 
Se realizó un levantamiento de cada una de las salas, 
sin perder ningún de talle arquitectónico, se llevaron a 
cabo los modelamientos en cada software junto con 
las mediciones in situ, llegando así a comparar los 
tres resultados, todo esto con el fin de evaluar que tan 
efectivos son los resultados entregados por estos. 
 
2. MARCO TEÓRICO 
 
ANTECEDENTES 
 
Ferreira et al [1], describe que para la evaluación de 
las características acústicas de un recinto es crucial el 
conocimiento de su respuesta impulsiva, se presenta 
un estudio comparativo entre las mediciones de las 
respuestas impulsivas de los recintos, utilizando el 
método clásico, MLS y el de barrido, basado en la 
comparación de los parámetros especificados en la 
norma ISO 3382. 
L 
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Bastian et al [2], realiza la comparación de una 
modelación del software EASE y mediciones in situ, 
con el objetivo de evaluar la efectividad de los 
resultados de este. Analizaron el edificio de 
Kinesiología de la Universidad Austral de Chile, 
midiendo dos parámetros acústicos, tiempo de 
reverberación y el Rapid Speech Transmission Index 
(RASTI), compararon los resultados con la 
modelaciones entregadas por el software, 
concluyendo que al calcular el tiempo de 
reverberación en el software con el método de Eyring, 
existe un margen de error de casi 1 segundo, lo que 
lleva a discutir que este método no es recomendable 
para este cálculo. 
 
Por otra parte los resultados que obtuvieron con el 
parámetro RASTI fueron muy cercanos a los que se 
midieron, concluyendo que la modelación fue 
fidedigna. 
 
Mansilla, Sato y Rodillo et al [3] realizaron una 
revisión histórica definiendo los parámetros acústicos 
más importantes, usaron distintos software como, 
Aurora v 4.4, EASERA Pro v 1.2 y Dirac v3.0. 
 
La investigación se basa en comparar los parámetros 
acústicos calculados mediante los software 
mencionados, con el objetivo de evaluar el grado de 
incertidumbre de estos. Como metodología utilizaron 
parámetros monoaurales y binaurales, calculado a 
partir de 59 respuestas al impulso en diferentes salas. 
Concluyendo que los parámetros acústicos en bajas 
frecuencias (125 Hz y 250 Hz), presentan mayores 
variaciones, así como los desvíos obtenidos para el 
T30 son mayores que los T20, debido a la corrección 
de ruido de fondo sobre la base tardía de la respuesta 
al impulso. 
La variación del ST2 es muy considerable al ST1, 
debido a la definición teórica entre los software, por 
último los autores concluyen que el parámetro que 
menos variaciones tuvo en todo el espectro en 
frecuencias es el IACC early. 
 
Sebastian P. Ferreyra, Oscar A. Ramos et al [4] 
analizan que tradicionalmente se ha utilizado como 
señal de excitación ráfagas de ruido filtrados por 
bandas y disparos de pistola, donde ambos tienen 
bajos niveles de relación señal ruido (SNR), por lo 
cual, para salvar este problema, exponen la utilización 
de técnicas indirectas que emplean señales continuas 
y post-procesamiento digital de señales para calcular 
RIR. 
 
Los mencionados describen que utilizaron series 
binarias de máxima longitud y barridos de frecuencia, 
dividiendo en dos etapas su investigación, la primera 
realizando un estudio sobre la comparación de 
parámetros acústicos definidos en la ISO 3382:1997, 
comprobando la existencia de variaciones en algunos 
parámetros, la segunda etapa realizaron un análisis 
acústico-espacial de las respuestas impulsivas 
binaurales (BRIR), utilizando cabeza binaural y el 
otros artificial, realizando estas mediciones en campo 
cercano, directo y reverberante, detectando 
variaciones en el espacio. 
 
SOFTWARE PARA SIMULACIÓN ACÚSTICA 
 
Los software de simulación acústica, son unas 
herramientas muy potentes para el cálculo de modelos 
predictivos del impacto acústico de fuentes sonoras 
en diferentes contextos. [5] 
 
Estos programas están al alcance de diseñadores e 
ingenieros con el fin de realizar el modelamiento de 
todo tipo de emisores acústicos (industria, tráfico 
rodado, tráfico ferroviario, etc.) y así predecir, evaluar 
y estudiar el ruido ambiental y su impacto. 
Realizando mapas acústicos y estratégicos de ruido en 
aglomeraciones, diseñando y analizando sistemas de 
acústica arquitectónica, cálculo de la transmisión de 
ruido aéreo y de impacto, aislamiento acústico de 
paredes, ventanas, suelos y techos, como también 
cálculo de la absorción acústica de sistemas porosos. 
 
Software EASE 
 
Es un software de origen alemán, enfocado en el 
diseño y simulación acústica de espacios 
arquitectónicos, el cual consta de distintos módulos 
de trabajo, con los cuales es posible diseñar un recinto 
o realizar cálculos más complejos utilizados 
actualmente en acústica de locales. [6] 
 
Software Modeler de Bose: 
 
Es un sofisticadoprograma de análisis predictivo que 
permite determinar la configuración y ubicación de 
los sistemas de altavoces que se prefiera en locales 
existentes o a partir de planos. Los diseñadores y 
asesores de sonido emplean esta tecnología para crear 
una precisa maqueta acústica del establecimiento, 
asegurándose de que el diseño reduce los ecos no 
deseados, las reverberaciones excesivas y los puntos 
calientes y fríos. [7] 
 
Aurora 
 
El paquete de plugins Aurora fue desarrollado por 
Farina [8]. Estos plugins permiten realizar cualquier 
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tipo de evaluación acústica de salas ya que sus 
diversos módulos se encargan desde la generación de 
las señales de prueba (MLS y Sine Sweep) hasta el 
procesamiento de los registros sonoros para obtener 
todos los parámetros acústicos definidos en la ISO 
3382. 
 
A continuación se detallan los parámetros de 
configuración utilizados para el análisis: 
 
-Enable noise correction: emplea un algoritmo para 
mejorar la relación señal-ruido de la parte final de la 
cola reverberante. 
 
-Direct sound trigger: determina el umbral de la 
señal a partir del cual el programa detecta el aporte 
energético del sonido directo. Se estableció un valor 
de -20 dB. 
 
-Peak SPL value corresponding to FS: determina el 
rango dinámico de la señal. Se estableció un valor de 
120 dB. 
 
-Stereo mode - two omnidirectional microphones: 
esta opción establece que los canales izquierdo y 
derecho sean analizados por separado como dos 
micrófonos omnidireccionales distintos. 
 
-Omni/eight microphone: Permite el cálculo del 
parámetro LF. 
 
-Binaural Dummy Head: Permite el cálculo del 
parámetro IACC early. 
 
Software EASERA 
 
Este programa ha sido desarrollado por la empresa 
AFMG Technologies, el programa consiste de cuatro 
módulos básicos: 
 
1. Generador de señales, 2. Medición, 3. Análisis en 
tiempo real, 4. Post procesado de señales. 
 
Se utilizan todos los valores por defecto para cada 
parámetro de configuración: 
 
-Arrival time threshold: determina el umbral de la 
señal a partir del cual el programa detecta el aporte 
energético del sonido directo. El valor utilizado es de 
35dB. 
 
-Octave band filter: especifica el tipo de filtro usado 
para realizar el análisis de las señales en bandas de 
octava. Se utilizan filtros IIR (infinite impulse 
response filter). 
-Noise compensation: del mismo modo que los 
plugins de Aurora, esta opción permite ejecutar un 
algoritmo para aumentar la relación señal-ruido de las 
respuestas impulsivas, utilizándose para calcular con 
mayor precisión los valores del tiempo de 
reverberación. 
 
NORMATIVA EMPLEADA. 
 
ISO 3382 
 
En esta norma se describe el procedimiento de 
medición del tiempo de reverberación de un recinto, 
estableciendo los pasos, equipos y métodos 
empleados para llevar acabo la medición. 
 
Los parámetros definidos en ISO 3382, pueden 
clasificarse de varias formas según su aplicación. Así 
por ejemplo: Definición (D50), Claridad (C50) y 
Tiempo de Caída Temprano (EDT), son utilizados 
para evaluar la inteligibilidad de la palabra [9]. Otros, 
en cambio, han sido modelados para correlacionarse 
de mejor manera con los procesos musicales. 
 
También se los puede agrupar de acuerdo a si el 
receptor es de tipo binaural o monoaural. Sin 
embargo, todos en su conjunto por ser de carácter 
objetivos permiten realizar comparaciones 
asegurando un alto grado de repetibilidad en la 
medición. Por supuesto, cada uno de ellos se 
relaciona de alguna manera con algún parámetro 
subjetivo, tratando de vincular, aunque con ciertas 
limitaciones, ambos tipos de parámetros [10]. 
 
Por otra parte, cabe destacar que todos los parámetros 
objetivos se calculan a partir de la respuesta al 
impulso. 
 
Los parámetros de inteligibilidad y de tiempo de 
reverberación están estrechamente vinculadas a las 
condiciones del lugar, para alterar estos parámetros es 
necesario en la mayoría de circunstancias intervenir el 
lugar en su geometría, es por ello que el modelado 
toma tanta relevancia, pero, para saber a dónde debe 
tender el diseño tenemos que saber cuáles parámetros 
son necesarios variar en este proyecto: 
 
•Tiempo de reverberación: Es el tiempo que tarda la 
energía en decaer 60dB, después de que la fuente ha 
cesado, en ciertos casos se calcula con la obtención de 
curvas de menos intensidad y se extiende utilizando 
métodos matemáticos. [11] 
 
•Curva de decaimiento: Se caracteriza con el 
decaimiento del nivel de presión sonora en el tiempo, 
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cuando la fuente ha cesado. [11] 
 
•Respuesta al impulso: Gráfica de presión sonora en 
función del tiempo como resultado de excitar el 
recinto con una función delta de Dirac. [11] 
 
•Estados de ocupación: El tiempo de reverberación 
varía según la cantidad de material y el volumen de 
este en la sala por eso es necesario tener en cuenta 
que parámetros existen que puedan variar este tiempo 
como por ejemplo. Público, Mobiliario, Instrumentos. 
[11]. 
 
 STI: 
 
El STI, es un parámetro asociado a la inteligibilidad 
de la palabra. STI=1 significa que la inteligibilidad es 
total; STI=0 significa que la inteligibilidad es nula. Se 
calcula a partir de la reducción de los índices de 
modulación de la voz debido a la existencia de 
reverberación y ruido de fondo en la sala. [12] 
 
Normalmente esta prueba se utiliza para evaluar la 
acústica de una sala destinada a conferencias, evaluar 
sistemas electroacústicos o evaluar un sistema de 
intercomunicación a distancia, los valores 
recomendados en ingeniería acústica para el 
parámetro RASTI son superiores a 0.6. Por el 
contrario no habrá una buena inteligibilidad de la 
palabra. [12] 
 
Estos valores para el parámetro STI están entre -14 y 
12.5 dB. 
 
 
Figura 1. Calificación de parámetros RASTI 1 
 
 %Alcons: 
 
La pérdida de articulación de consonantes Alcons, 
mide la inteligibilidad en tanto por ciento %, es 
importante examinar las reflexiones que se pueden 
considerar como sonido directo y aquellas otras como 
 
1 http://www.acusticad.com/inteligibilidad.html. 
sonido reverberante, la relación [señal directa 
(D)/señal reflejada (R)] es un factor clave para 
establecer la inteligibilidad valorando otros aspectos. 
[13] 
 
Las primeras reflexiones que llegan entre 25 y 35 ms 
después del sonido directo, mejoran la inteligibilidad, 
mientras que las que llegan detrás dificultan la 
inteligibilidad, se puede apuntar el valor de 30 ms 
como un buen compromiso. [13] 
 
Valores y calificación del parámetro Alcons, se puede 
obtener de [13]. 
 
 
Figura 2. Calificación de parámetros Alcons2 
 
3. METODOLOGÌA 
 
Para el desarrollo de este artículo, se estudió el 
comportamiento de dos salas de la Universidad de 
San buenaventura de Colombia, los cuales 
consistieron en medir tiempo de reverberación, 
RASTI y % ALCONS, se utilizó EASE, Modeler, una 
,fuente omnidireccional dodecaedro, el Generador del 
dodecaedro, micrófono de medición EMC8000, 
Interfaz Presonus, EASERA y un portátil MAC. 
 
Lugares de estudio: 
 
 Auditorio Fray Juan De Jesús Anaya P. 
 Salón de clases 206 PS. 
 
Después de realizar las mediciones de las aulas, se 
procedió a realizar los levantamientos de las salas y a 
modelarlos en el Software EASE y MODELER, 
utilizando las mismas dimensiones y materiales de la 
sala, con el fin de que el modelo este representando 
exactamente a la salaactual. 
 
 
 
 
 
2 http://www.acusticad.com/inteligibilidad.html. 
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4. DESARROLLO DEL PROYECTO 
 
4.1. Mediciones de tiempo de reverberación 
 
Para la realización de la medición de tiempo de 
reverberación se consideraron todos los 
requisitos que describe la norma ISO 3382 parte 
1. 
 
En las figuras 3, 4 y 5, se pueden apreciar la 
ubicación de los puntos de medición utilizados en 
el salón de clases, para este caso se utilizaron 9 
puntos de medición y 3 posiciones de fuente. 
 
 
Figura 3. Primera posición de fuente con sus respectivas 
posiciones de micrófono. 
 
 
Figura 4. Primera posición de fuente con sus respectivas 
posiciones de micrófono. 
 
 
Figura 5. Segunda posición de fuente con sus respectivas 
posiciones de micrófono. 
 
 
En las figuras 6, 7 y 8, se pueden apreciar la 
ubicación de los puntos de medición utilizados en el 
Auditorio Fray Juan de Jesús de Anaya, utilizando 9 
puntos de medición y 3 posiciones de fuente 
 
 
Figura 6. Primera posición de fuente con sus respectivas 
posiciones de micrófono. 
 
 
 
Figura 7. Segunda posición de fuente con sus respectivas 
posiciones de micrófono. 
 
 
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Figura 8. Tercera posición de fuente con sus respectivas posiciones 
de micrófono. 
 
4.2. Medición de Parámetros Subjetivos 
 
Se utilizó la misma grilla de medición que se empleó 
para medir el tiempo de reverberación, utilizando los 
micrófonos de la cabeza binaural y comparando las 
señales entre sí en el software EASERA, con el cual 
se obtuvieron los parámetros de RASTI y 
%ALCONS. 
 
4.3. Levantamiento de los recintos 
 
El auditorio tiene ladrillo pintado en el techo y muros, 
alfombra en el piso, dos puertas metálicas, ventanas 
de vidrio común y 107 sillas de paño. El aula de clase 
tiene ladrillo pintado en el techo, muros, ventanas de 
vidrio común, una puerta de madera y un tablero 
acrílico, de acuerdo a estos materiales se realizaron 
los modelados en EASE y Modeler (Ver ANEXO 1 y 
2) 
 
5. RESULTADOS Y ANÁLISIS 
 
 TIEMPO DE REVERBERACIÓN EN EL 
AUDITORIO 
 
En la figura 9 se muestra el resultado de la simulación 
del tiempo de reverberación en los dos software y en 
la medición IN-SITU. 
 
 
 Figura 9. Comparación grafica de los tres tiempos de 
reverberación. 
 
Donde la línea azul representa al software EASE, la 
línea verde al software MODELER y la línea roja la 
medición IN-SITU. 
 
Se realizó una correlación entre la señal de cada 
software y la medición In-Situ para obtener el modelo 
más acertado. (Ver ANEXO 3) 
 
PROMEDIO TOTAL DE ERROR MODELER 41,28535324 
PROMEDIO TOTAL DE ERROR EASE 63,95065268 
Tabla 1. Promedio total de error de los software respecto a la 
medición IN-SITU c 
 
El cálculo de error se realizó con la ecuación de 
correlación (Ver ANEXO 4). 
 
Se consideró evaluar los resultados con el plug-in 
AURORA para reevaluar los datos de la medición IN-
SITU, ya que se quería evidenciar que el software 
EASERA tuviera datos verídicos de los porcentajes 
de error, este plug-in permiten realizar cualquier tipo 
de evaluación acústica de salas ya que sus diversos 
módulos se encargan desde la generación de las 
señales de prueba (MLS y Sine Sweep) hasta el 
procesamiento de los registros sonoros para obtener 
todos los parámetros acústicos definidos en la ISO 
3382. Para reproducir, grabar, editar y almacenar las 
señales se utilizó el programa de edición Audacity 
2.0.6 
 
En la tabla 2 se encuentran los datos entregados por el 
plug-in AURORA, obteniendo como resultado que el 
Software EASE es el más acertado, por esa razón 
difiere de los resultados entregado por EASERA. 
 
 
 
 
0
1
2
3
4
Tiempo de Reverberación
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PROMEDIO TOTAL DE ERROR MODELER 36,28535324 
PROMEDIO TOTAL DE ERROR EASE 27,95065268 
Tabla 2. Promedio total de error de los software respecto a la 
medición IN-SITU calculada en el software AURORA 
 
 STI (RASTI) & ALCONS 
 
La medición de los parámetros subjetivos fueron 
realizadas con la cabeza binaural, esas señales se 
comparaban entre sí, para determinar los parámetros 
subjetivos de STI y % ALCONS. (Ver Anexo 5) 
 
En la tabla 3 se observa el error promedio del 
parámetro STI calculado en los dos software con 
respecto a la medición IN-SITU, los cuales no varían 
de una manera considerable, por esa razón se puede 
considerar que es irrelevante el software escogido 
para modelar este parámetro. 
 
ERROR PROMEDIO DE EASE (STI) 
HOMBRES 20,37786775 
MUJERES 21,75066313 
ERROR PROMEDIO DE MODELER (STI) 
HOMBRES 19,02834008 
MUJERES 20,42440318 
Tabla 3. Promedio total de error (STI) de los software respecto a 
la medición IN-SITU. 
 
En la tabla 4 se observa el error promedio del % 
ALCONS calculado en los dos software con respecto 
a la medición IN-SITU, los cuales tienen una 
diferencia menor al 5%. Esto quiere decir que su 
diferencia es despreciable. 
 
% ALCONS EASE 
ERROR PROMEDIO DE EASE 39,48497854 
% ALCONS MODELER 
ERROR PROMEDIO DE MODELER 43,77682403 
Tabla 4. Promedio total de error (%Alcons) de los software 
respecto a la medición IN-SITU. 
 
 TIEMPO DE REVERBERACIÓN EN EL 
SALÓN 
 
Se realizaron los análisis para el salón con respecto a 
la mediciones IN-SITU, la gráfica donde se 
relacionan las tres líneas de tiempo de reverberación 
se encuentran en la figura 10, donde se demuestra que 
la medición IN-SITU varia muy poco con respecto a 
la simulación de los software. 
 
 
 
Figura 10. Comparación gráfica de los tres tiempos de reverberación del 
salón 206. 
 
En la tabla 5, Se muestra los errores promedio de la 
comparación del software MODELER y EASE respecto a la 
medición IN-SITU. Para determinar los datos de la medición 
real se procesó la señal en el software EASERA. 
 
PROMEDIO TOTAL DE ERROR MODELER 36,43654228 
PROMEDIO TOTAL DE ERROR EASE 38,31566514 
Tabla 5. Promedio total de error de los software respecto a la 
medición IN-SITU. 
 
Para ratificar los datos obtenidos del software 
EASERA utilizados en el cálculo de la tabla 5, se 
utilizó el plug-in AURORA para obtener los datos de 
la medición IN-SITU y se realizó el mismo 
procedimiento para obtener el error en los software. 
 
PROMEDIO TOTAL DE ERROR MODELER 24,43654228 
PROMEDIO TOTAL DE ERROR EASE 22,31566514 
Tabla 6. Promedio total de error de los software respecto a la 
medición IN-SITU calculada en el software AURORA 
 
El proceso anterior en la tabla 6, evidencio que la 
relación entre los software en el cálculo de tiempos de 
reverberación es muy similar, ya que varían en una 
muy pequeña cantidad entre ellos y en la medición 
IN-SITU. 
 
Nota: Aunque la variación tenga números de error 
elevados las magnitudes de comparación de la 
medición real son muy cortas por este motivo se 
requiere evaluar en cada frecuencia si su error es 
representativo o no. 
 
 STI (RASTI) & %ALCONS 
 
Las mediciones de los parámetros subjetivos se 
realizaron bajo las mismas especificaciones que la 
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
1
0
0
1
2
5
1
6
0
2
0
0
2
5
0
3
1
5
4
0
0
5
0
0
6
3
0
8
0
0
1
0
0
0
1
2
5
0
1
6
0
0
2
0
0
0
2
5
0
0
3
1
5
0
4
0
0
0
5
0
0
0
6
3
0
0
8
0
0
0
1
0
0
0
0
Tiempo de Reverberación
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medición del Auditorio, los datos de estas mediciones 
se muestran en la tabla 7, la cual describe los errores 
promedio del parámetro STI para hombres y mujeres. 
 
ERROR PROMEDIO DE EASE (STI) 
HOMBRES 8,319185059 
MUJERES 9,698996656 
ERROR PROMEDIO DE MODELER (STI) 
HOMBRES 6,62139219 
MUJERES 8,026755853 
Tabla 7. Promedio total de error de los software respecto a la 
medición IN-SITU calculada en el software AURORA 
 
En la tabla 8, se observa los errores promedio del 
%ALCONS, el cual el porcentaje de error es muy 
similar, por este motivo la diferencia entre cual 
software usar para la simulación no es muy relevante. 
 
% ALCONS EASE 
 23,66571205 
% ALCONS MODELER 
 24,96745639 
Tabla 8. Promedio total de error (%Alcons) de los software 
respecto a la medición IN-SITU. 
 
En las mediciones de los parámetros subjetivos del 
salón, los resultados en la simulación tienen 
magnitudes muy parecidas brindando confiabilidad en 
ambos software. 
 
 
6. CONCLUSIONES 
 
-El software EASE muestra una variación 
considerable en el cálculo del RT. La variación está 
dada por el método escogido en el software para el 
cálculo de este parámetro, de igual manera por el 
software que se utilizó para hacer el cálculo de este 
parámetro en la medición real. 
 
-El software MODELER es el más aproximado. No 
obstante, la variación del software EASE no es muy 
considerable, por esa razón el programa que se 
seleccione para realizar una simulación no es muy 
relevante. 
 
-Dependiendo el software con el que se analicen los 
resultados de la medición IN-SITU, en este caso dos: 
EASERA y AURORA, puede variar la exactitud de 
los mismos, demostrando que el software con el cual 
se obtienen los resultados de las mediciones IN-SITU 
es de vital importancia para la comparación. 
 
-Las mediciones de inteligibilidad de la palabra son 
muy similares entre sí, a tal punto que es irrelevante 
con que software se trabaje, así que, es viable confiar 
en la simulación para una predicción en la realidad. 
 
BIBLIOGRAFÍA 
 
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CONICET, Universidad Tecnológica Nacional, 
Facultad Regional de Córdoba, VI Congreso 
Iberoamericano de Acústica-FIA 200, Buenos Aires, 
Argentina. 
 
[5]http://www.alava/ing.es/ingenieros/productos/acust
ica-y-vibraciones/software-simulacion-acustica/ 
 
[6] Comparación entre modelación del software 
EASE y mediciones in situ, N. Bastian, R. Flores, 
Instituto de Acústica, universidad Austral de chile, 
Valdivia, Chile, Congreso Internacional de Acústica y 
Audio Profesional, 2011 
 
[7]http://www.bosepro/es.com/tegnologias/modeler.ht
ml 
 
[8] Farina A. (2000). Simultaneous Measurement of 
Impulse Response and Distortion with a Swept-Sine 
Technique.108th Convention 2000 February 19-22, 
Paris, France. AES.5093(D-4). 
 
[9] Ferreyra, S. P. & Elías, J. M. (2005) Análisis de 
Parámetros Acústicos de Recintos según ISO 3382, 
Ladino, Rey COMPARACIÓN DE PARÁMETROS ACÚSTICOS 
 
 
Universidad de San Buenaventura, Bogotá, Colombia, 2015 Junio 
 
aplicado a Salas de Usos Múltiples, III Congreso 
Argentino de Acústica del Nuevo Milenio, CADAE 
(Cámara Argentina de Acústica y Electroacústica y 
Áreas Vinculadas), 10 y 11 de Noviembre de 2005, 
Buenos Aires, Argentina 
 
[10] Beranek L.L. (1996). Acoustics and Musical 
Qualities. J.Acoustical Society of America. Vol. 
99,No. 5. pp. 2647-2652. 
 
[11] ISO 3382-(1997). (Acoustics - Measurement of 
the Reverberation Time of Rooms with Reference to 
other Acoustical Parameters). Second edition 
 
[12]Http://www.ingenieriaacusticafacil.com/ingenieri
a-acustica-5-parametros-acusticos-que-debes-
conocer/ 
 
[13] http://www.acusticad.com/inteligibilidad.html. 
 
[14] Brüel & Kjær. Electroacoustic Free Field 
Measurements in Ordinary Rooms using Gating 
Techniques. Application Notes. Nærum. Denmark. 
 
[15] Vanderkooy J. (1994). Aspects of MLS 
Measuring Systems, JAES vol.42, n.4,1994 April pp. 
219-231. 
 
[16] IEC 61260. Electroacoustics. Octave-band and 
fractional-octave-band filters. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ladino, Rey COMPARACIÓN DE PARÁMETROS ACÚSTICOS 
 
 
Universidad de San Buenaventura, Bogotá, Colombia, 2015 Junio 
 
ANEXO 1 
 
 
Figura 1. Modelado Auditorio. 
 
 
 
 
Figura 2. Modelado Salón de Clases. 
 
ANEXO 2 
 
 
Figura 3. Auditorio fray Juan De J Anaya P modelado en EASE. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 4. Salón 206 Pedro Simón modelado en EASE. 
 
 
 
 
Figura 5. Auditorio fray Juan De J Anaya P modelado en 
MODELER, 
 
 
Figura 6. Salón 206 Pedro Simón modelado en MODELER. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ladino, Rey COMPARACIÓN DE PARÁMETROS ACÚSTICOS 
 
 
Universidad de San Buenaventura, Bogotá, Colombia, 2015 Junio 
 
ANEXO 3 
 
FRECUENCIA CORRELACION DE LA SEÑAL 
125 0 
160 7,547169811 
200 13,79310345 
250 31,66666667 
315 46,96969697 
400 25,80645161 
500 44,44444444 
630 43,58974359 
800 40 
1000 34,375 
1250 30 
1600 20 
2000 44,73684211 
2500 58,53658537 
3150 62,16216216 
4000 64,70588235 
5000 65,625 
6300 62,96296296 
8000 50 
10000 37,5 
PROMEDIO 
TOTAL 
41,28535324 
Tabla 1. Tabla de porcentaje de error obtenido con el software 
MODELER. 
 
FRECUENCIA CORRELACION DE LA 
SEÑAL 
125 72,05882353 
160 74,01960784 
200 75,83333333 
250 79,45205479 
315 82,16216216 
400 78,39721254 
500 80,68669528 
630 80,10204082 
800 79,76878613 
1000 79,22077922 
1250 78,41726619 
1600 65,34653465 
2000 51,89873418 
2500 35,9375 
3150 30,18867925 
4000 24,44444444 
5000 17,94871795 
6300 28,94736842 
8000 45,94594595 
10000 54,28571429 
PROMEDIO TOTAL 63,95065268 
Tabla 2. Tabla de porcentaje de error obtenido con el software 
EASE. 
 
 
ANEXO 4 
 
 
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 =
(𝑆𝑒ñ𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑆𝑜𝑓𝑡𝑤𝑎𝑟𝑒) ∗ 100
(𝑆𝑒ñ𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛 𝐼𝑁_𝑆𝐼𝑇𝑈)
 
 
 
Figura 7. Formula de la correlación. 
 
ANEXO 5 
 
 
FRECUENCIA CORRELACION DE LA 
SEÑAL 
125 0 
160 7,547169811 
200 13,79310345 
250 31,66666667 
315 46,96969697 
400 25,80645161 
500 44,44444444 
630 43,58974359 
800 40 
1000 34,375 
1250 30 
1600 20 
2000 44,73684211 
2500 58,53658537 
3150 62,16216216 
4000 64,70588235 
5000 65,625 
6300 62,96296296 
8000 50 
10000 37,5 
PROMEDIO TOTAL 41,28535324 
Tabla 3. Tabla de porcentaje de errorobtenido con el software 
MODELER. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ladino, Rey COMPARACIÓN DE PARÁMETROS ACÚSTICOS 
 
 
Universidad de San Buenaventura, Bogotá, Colombia, 2015 Junio 
 
 
FRECUENCIA CORRELACION DE LA 
SEÑAL 
125 72,05882353 
160 74,01960784 
200 75,83333333 
250 79,45205479 
315 82,16216216 
400 78,39721254 
500 80,68669528 
630 80,10204082 
800 79,76878613 
1000 79,22077922 
1250 78,41726619 
1600 65,34653465 
2000 51,89873418 
2500 35,9375 
3150 30,18867925 
4000 24,44444444 
5000 17,94871795 
6300 28,94736842 
8000 45,94594595 
10000 54,28571429 
PROMEDIO TOTAL 63,95065268 
Tabla 4. Tabla de porcentaje de error obtenido con el software 
EASE.