Potenciales ventajas del método pseudoespectral en auralizaciones

Autores
Petrosino, Jorge Raúl; Landini, Lucas; Bonino Reta, Andrés; Lizaso, Georgina Alejandra
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El término auralización se refiere a la recreación en los oídos de un oyente de la sensación que percibiría en un espacio acústico determinado. La propagación del sonido en un espacio acústico puede simularse mediante procesos basados en el modelo geométrico o en el modelo ondulatorio. Cada uno ofrece ventajas y dificultades particulares. Entre los modelos basados en ondas pueden mencionarse principalmente el método de elementos finitos, el de contornos finitos o el de diferencias finitas. Se caracterizan por lograr resultados muy precisos para frecuencias únicas aplicadas a recintos de tamaño pequeño o medio. Por otro lado, los modelos geométricos dan lugar al método del trazado de rayos o al método de las fuentes imagen. Estos métodos logran buenos resultados en frecuencias altas y resultan eficientes en salas de gran tamaño con estructuras complejas, pero no pueden dar cuenta en forma sencilla de fenómenos específicamente ondulatorios como la difracción. Los programas comerciales utilizados para obtener auralizaciones suelen utilizar un modelo híbrido combinando el trazado de rayos y las fuentes imagen. El presente trabajo tiene la intención de iniciar una exploración sobre las posibles ventajas y desafíos del uso del método pseudoespectral del espacio k para obtener auralizaciones basadas en el modelo ondulatorio.
Auralization is a term introduced to describe the recreation of the experience of acoustic phenomena a listener would perceive in a specific soundfield. Sound propagation in a soundfield can be simulated with geometric based models or wave based models. Each one offers particular advantages and disadvantages. For wave based models, the finite element method, the boundary element method or the finite difference method are widely mentioned. They are characterized for achieving very precise results for individual frequencies applied to small and moderately sized rooms. Geometric methods lead to the ray tracing method or the image source method. These methods achieve good results for high frequencies and are efficient in large rooms and complex structures, but are not able to represent in a simple manner specific wave phenomena such as diffraction. Commercial software used to produce auralizations is usually based on a hybrid model combining ray tracing and image sources. This paper proposes an exploration on possible advantages and challenges on the use of the k-space pseudospectral method for wave based auralizations.
Fil: Petrosino, Jorge Raúl. Universidad Nacional de Lanus. Departamento de Humanidades y Artes; Argentina
Fil: Landini, Lucas. Universidad Nacional de Lanus. Departamento de Humanidades y Artes; Argentina
Fil: Bonino Reta, Andrés. Universidad Nacional de Lanus. Departamento de Humanidades y Artes; Argentina
Fil: Lizaso, Georgina Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Lanus. Departamento de Humanidades y Artes; Argentina
Materia
Auralización
Método pseudoespectral
Métodos numéricos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
oai:ri.conicet.gov.ar:11336/175559

id CONICETDig_f71f05d578fddda4762ccfa6164fb0ea
oai_identifier_str oai:ri.conicet.gov.ar:11336/175559
network_acronym_str CONICETDig
repository_id_str 3498
network_name_str CONICET Digital (CONICET)
spelling Potenciales ventajas del método pseudoespectral en auralizacionesPotential advantages of the pseudospectral method in auralizationsPetrosino, Jorge RaúlLandini, LucasBonino Reta, AndrésLizaso, Georgina AlejandraAuralizaciónMétodo pseudoespectralMétodos numéricoshttps://purl.org/becyt/ford/2.2https://purl.org/becyt/ford/2El término auralización se refiere a la recreación en los oídos de un oyente de la sensación que percibiría en un espacio acústico determinado. La propagación del sonido en un espacio acústico puede simularse mediante procesos basados en el modelo geométrico o en el modelo ondulatorio. Cada uno ofrece ventajas y dificultades particulares. Entre los modelos basados en ondas pueden mencionarse principalmente el método de elementos finitos, el de contornos finitos o el de diferencias finitas. Se caracterizan por lograr resultados muy precisos para frecuencias únicas aplicadas a recintos de tamaño pequeño o medio. Por otro lado, los modelos geométricos dan lugar al método del trazado de rayos o al método de las fuentes imagen. Estos métodos logran buenos resultados en frecuencias altas y resultan eficientes en salas de gran tamaño con estructuras complejas, pero no pueden dar cuenta en forma sencilla de fenómenos específicamente ondulatorios como la difracción. Los programas comerciales utilizados para obtener auralizaciones suelen utilizar un modelo híbrido combinando el trazado de rayos y las fuentes imagen. El presente trabajo tiene la intención de iniciar una exploración sobre las posibles ventajas y desafíos del uso del método pseudoespectral del espacio k para obtener auralizaciones basadas en el modelo ondulatorio.Auralization is a term introduced to describe the recreation of the experience of acoustic phenomena a listener would perceive in a specific soundfield. Sound propagation in a soundfield can be simulated with geometric based models or wave based models. Each one offers particular advantages and disadvantages. For wave based models, the finite element method, the boundary element method or the finite difference method are widely mentioned. They are characterized for achieving very precise results for individual frequencies applied to small and moderately sized rooms. Geometric methods lead to the ray tracing method or the image source method. These methods achieve good results for high frequencies and are efficient in large rooms and complex structures, but are not able to represent in a simple manner specific wave phenomena such as diffraction. Commercial software used to produce auralizations is usually based on a hybrid model combining ray tracing and image sources. This paper proposes an exploration on possible advantages and challenges on the use of the k-space pseudospectral method for wave based auralizations.Fil: Petrosino, Jorge Raúl. Universidad Nacional de Lanus. Departamento de Humanidades y Artes; ArgentinaFil: Landini, Lucas. Universidad Nacional de Lanus. Departamento de Humanidades y Artes; ArgentinaFil: Bonino Reta, Andrés. Universidad Nacional de Lanus. Departamento de Humanidades y Artes; ArgentinaFil: Lizaso, Georgina Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Lanus. Departamento de Humanidades y Artes; ArgentinaUniversidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica2019-12info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/175559Petrosino, Jorge Raúl; Landini, Lucas; Bonino Reta, Andrés; Lizaso, Georgina Alejandra; Potenciales ventajas del método pseudoespectral en auralizaciones; Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica; Elektron; 3; 2; 12-2019; 67-742525-0159CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://elektron.fi.uba.ar/index.php/elektron/article/view/75/71info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.37537/rev.elektron.3.2.75.2019info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-12-03T08:42:40Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/175559instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-12-03 08:42:41.074CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse
dc.title.none.fl_str_mv Potenciales ventajas del método pseudoespectral en auralizaciones
Potential advantages of the pseudospectral method in auralizations
title Potenciales ventajas del método pseudoespectral en auralizaciones
spellingShingle Potenciales ventajas del método pseudoespectral en auralizaciones
Petrosino, Jorge Raúl
Auralización
Método pseudoespectral
Métodos numéricos
title_short Potenciales ventajas del método pseudoespectral en auralizaciones
title_full Potenciales ventajas del método pseudoespectral en auralizaciones
title_fullStr Potenciales ventajas del método pseudoespectral en auralizaciones
title_full_unstemmed Potenciales ventajas del método pseudoespectral en auralizaciones
title_sort Potenciales ventajas del método pseudoespectral en auralizaciones
dc.creator.none.fl_str_mv Petrosino, Jorge Raúl
Landini, Lucas
Bonino Reta, Andrés
Lizaso, Georgina Alejandra
author Petrosino, Jorge Raúl
author_facet Petrosino, Jorge Raúl
Landini, Lucas
Bonino Reta, Andrés
Lizaso, Georgina Alejandra
author_role author
author2 Landini, Lucas
Bonino Reta, Andrés
Lizaso, Georgina Alejandra
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Auralización
Método pseudoespectral
Métodos numéricos
topic Auralización
Método pseudoespectral
Métodos numéricos
purl_subject.fl_str_mv https://purl.org/becyt/ford/2.2
https://purl.org/becyt/ford/2
dc.description.none.fl_txt_mv El término auralización se refiere a la recreación en los oídos de un oyente de la sensación que percibiría en un espacio acústico determinado. La propagación del sonido en un espacio acústico puede simularse mediante procesos basados en el modelo geométrico o en el modelo ondulatorio. Cada uno ofrece ventajas y dificultades particulares. Entre los modelos basados en ondas pueden mencionarse principalmente el método de elementos finitos, el de contornos finitos o el de diferencias finitas. Se caracterizan por lograr resultados muy precisos para frecuencias únicas aplicadas a recintos de tamaño pequeño o medio. Por otro lado, los modelos geométricos dan lugar al método del trazado de rayos o al método de las fuentes imagen. Estos métodos logran buenos resultados en frecuencias altas y resultan eficientes en salas de gran tamaño con estructuras complejas, pero no pueden dar cuenta en forma sencilla de fenómenos específicamente ondulatorios como la difracción. Los programas comerciales utilizados para obtener auralizaciones suelen utilizar un modelo híbrido combinando el trazado de rayos y las fuentes imagen. El presente trabajo tiene la intención de iniciar una exploración sobre las posibles ventajas y desafíos del uso del método pseudoespectral del espacio k para obtener auralizaciones basadas en el modelo ondulatorio.
Auralization is a term introduced to describe the recreation of the experience of acoustic phenomena a listener would perceive in a specific soundfield. Sound propagation in a soundfield can be simulated with geometric based models or wave based models. Each one offers particular advantages and disadvantages. For wave based models, the finite element method, the boundary element method or the finite difference method are widely mentioned. They are characterized for achieving very precise results for individual frequencies applied to small and moderately sized rooms. Geometric methods lead to the ray tracing method or the image source method. These methods achieve good results for high frequencies and are efficient in large rooms and complex structures, but are not able to represent in a simple manner specific wave phenomena such as diffraction. Commercial software used to produce auralizations is usually based on a hybrid model combining ray tracing and image sources. This paper proposes an exploration on possible advantages and challenges on the use of the k-space pseudospectral method for wave based auralizations.
Fil: Petrosino, Jorge Raúl. Universidad Nacional de Lanus. Departamento de Humanidades y Artes; Argentina
Fil: Landini, Lucas. Universidad Nacional de Lanus. Departamento de Humanidades y Artes; Argentina
Fil: Bonino Reta, Andrés. Universidad Nacional de Lanus. Departamento de Humanidades y Artes; Argentina
Fil: Lizaso, Georgina Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Lanus. Departamento de Humanidades y Artes; Argentina
description El término auralización se refiere a la recreación en los oídos de un oyente de la sensación que percibiría en un espacio acústico determinado. La propagación del sonido en un espacio acústico puede simularse mediante procesos basados en el modelo geométrico o en el modelo ondulatorio. Cada uno ofrece ventajas y dificultades particulares. Entre los modelos basados en ondas pueden mencionarse principalmente el método de elementos finitos, el de contornos finitos o el de diferencias finitas. Se caracterizan por lograr resultados muy precisos para frecuencias únicas aplicadas a recintos de tamaño pequeño o medio. Por otro lado, los modelos geométricos dan lugar al método del trazado de rayos o al método de las fuentes imagen. Estos métodos logran buenos resultados en frecuencias altas y resultan eficientes en salas de gran tamaño con estructuras complejas, pero no pueden dar cuenta en forma sencilla de fenómenos específicamente ondulatorios como la difracción. Los programas comerciales utilizados para obtener auralizaciones suelen utilizar un modelo híbrido combinando el trazado de rayos y las fuentes imagen. El presente trabajo tiene la intención de iniciar una exploración sobre las posibles ventajas y desafíos del uso del método pseudoespectral del espacio k para obtener auralizaciones basadas en el modelo ondulatorio.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-12
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11336/175559
Petrosino, Jorge Raúl; Landini, Lucas; Bonino Reta, Andrés; Lizaso, Georgina Alejandra; Potenciales ventajas del método pseudoespectral en auralizaciones; Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica; Elektron; 3; 2; 12-2019; 67-74
2525-0159
CONICET Digital
CONICET
url http://hdl.handle.net/11336/175559
identifier_str_mv Petrosino, Jorge Raúl; Landini, Lucas; Bonino Reta, Andrés; Lizaso, Georgina Alejandra; Potenciales ventajas del método pseudoespectral en auralizaciones; Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica; Elektron; 3; 2; 12-2019; 67-74
2525-0159
CONICET Digital
CONICET
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://elektron.fi.uba.ar/index.php/elektron/article/view/75/71
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.37537/rev.elektron.3.2.75.2019
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica
publisher.none.fl_str_mv Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica
dc.source.none.fl_str_mv reponame:CONICET Digital (CONICET)
instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
reponame_str CONICET Digital (CONICET)
collection CONICET Digital (CONICET)
instname_str Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.name.fl_str_mv CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
repository.mail.fl_str_mv dasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.ar
_version_ 1850504724184301568
score 13.275514