El estudio demuestra que, al implementar un sistema de selección automática de sonidos ambientales optimizados, se puede mejorar considerablemente la percepción de entornos ruidosos, como se evidenció en un experimento llevado a cabo en un pabellón residencial de Singapur expuesto al tráfico. Se desarrolló un sistema automatizado que selecciona sonidos naturales como “maskers” (enmascaradores) para reducir el impacto negativo del ruido de tráfico en la percepción del entorno acústico.
Esta investigación se centró en la implementación de un sistema de previsión que maximiza el “Pleasantness” —una dimensión perceptual crítica para la calidad del paisaje sonoro— utilizando un modelo de inteligencia artificial pre-entrenado que ajusta automáticamente los niveles de reproducción del sonido enmascarador. Durante el experimento, se validó una mejora del 14,6% en la percepción de “Pleasantness” entre los 68 residentes participantes, comparando los resultados en un lugar muy expuesto al ruido del tráfico con un lugar de control más tranquilo.
El experimento se llevó a cabo entre agosto y noviembre de 2023 en dos ubicaciones cercanas en un complejo residencial. Una, a nivel del suelo y cerca de una zona de juegos (sin intervención de IA), y otra, en un jardín en la azotea junto a una autopista ruidosa (con intervención IA). Para evaluar el impacto, los participantes escucharon los entornos sonoros durante 10 minutos y luego realizaron evaluaciones detalladas de su experiencia acústica.
Una parte crucial del proceso fue el pre-modelado para predecir qué efecto tendría cada “masker” candidato sobre la percepción del entorno acústico. La selección se automatizó usando un modelo que generaba predeciblemente el “Pleasantness” para cada combinación de sonido y ganancia, destacando la inteligencia artificial no solo por su capacidad para seleccionar sonidos, sino también por adaptarse a diferentes condiciones acústicas.
La efectiva implementación del sistema no solo mejoró la percepción acústica sino que incidió positivamente en dimensiones como el descanso mental y el afecto positivo, ampliando el potencial para aplicaciones urbanas donde la reducción del ruido físico es limitada o imposible.
Las conclusiones de la investigación resaltan la eficacia de intervenciones basadas en inteligencia artificial para crear entornos acústicamente más agradables y restauradores, proponiendo así alternativas sostenibles en la gestión del ruido urbano, especialmente relevante en zonas de alta densidad de construcción donde alteraciones físicas del entorno no son viables.