Análisis de sonido: el complemento desconocido de la visión artificial en la industria

Visión artificial y el análisis de imagen

La visión artificial es un campo de la inteligencia artificial que se enfoca en procesar e interpretar información visual, imitando el proceso visual humano. A través de algoritmos complejos, la visión artificial permite la extracción de características relevantes de imágenes o secuencias de vídeo, desde la detección de objetos hasta el reconocimiento facial. Este proceso es esencial en diversos sectores industriales, como la automatización y la medicina, como os hemos contado en este post, ya que facilita una comprensión más profunda del entorno y una toma de decisiones más eficiente.

En Pixelabs, aplicamos soluciones de visión artificial para optimizar procesos industriales: desde el control de calidad de piezas en líneas de producción, hasta la detección de personas en puntos de atención al cliente, pasando por la clasificación automatizada de materiales en plantas de reciclaje. Cada uno de estos casos refleja cómo la tecnología puede ayudar a tomar decisiones más rápidas, precisas y basadas en datos reales.

A diferencia de la imagen, el sonido también puede ofrecer información valiosa.

El sonido, al igual que la imagen, transmite una enorme cantidad de información sobre el entorno. Aunque se trate de un tipo de señal diferente, su análisis permite identificar eventos, detectar anomalías y anticipar problemas, especialmente en entornos industriales.

Mientras que el análisis de imagen se basa en la interpretación de información visual capturada por cámaras, el análisis de sonido trabaja sobre las variaciones de presión del aire (ondas acústicas) para identificar patrones relevantes. Ambos enfoques comparten el mismo objetivo: interpretar datos complejos para extraer información útil, aunque lo hagan desde señales distintas.

Qué es el sonido y cómo se caracteriza

El sonido es una forma de energía generada por vibraciones que se propagan a través de un medio, como el aire. Estas vibraciones producen ondas acústicas que podemos analizar para entender el entorno. Algunas de las características más relevantes del sonido son:

• Frecuencia: indica cuántos ciclos por segundo tiene una onda sonora.
• Tono: Determinado por la frecuencia de las ondas. A mayor frecuencia, más agudo será el sonido percibido.
• Amplitud: Relacionada con el volumen del sonido, una mayor amplitud implica un sonido más intenso.
• Intensidad: nos permite distinguir entre sonidos suaves y fuertes.
• Timbre: Es la cualidad que permite diferenciar entre fuentes sonoras distintas, como dos instrumentos tocando la misma nota.
• Duración: Hace referencia al tiempo que se mantiene una onda sonora, lo que influye en cómo percibimos su longitud o presencia.

Analizar estas características permite clasificar sonidos, identificar irregularidades y automatizar decisiones en entornos donde el sonido es una señal relevante.

Aplicaciones Industriales del Análisis de Sonido

El análisis acústico se está posicionando como una herramienta clave en aplicaciones industriales, especialmente en tareas de mantenimiento predictivo. Por ejemplo, mediante sensores acústicos, es posible monitorear el sonido emitido por motores o sistemas mecánicos y detectar desviaciones que podrían anticipar fallos. Algunos ejemplos de aplicaciones concretas son los siguientes:

• Orientado a motores de automóviles: pequeñas variaciones en el sonido pueden indicar problemas como falta de aceite o desgaste en componentes internos. [1]
• De manera similar, en entornos industriales, las ondas ultrasónicas generadas por fisuras o grietas pueden ser captadas y analizadas para prevenir fallos antes de que ocurran. [2]
• También en entornos industriales, se usa este tipo de tecnología en proyectos europeos y en el desarrollo de sensores inteligentes que revisan el estado de las máquinas y alertan cuando algo no va bien. [3 y 4]
• Del mismo modo en entornos industriales, se ha utilizado para monitorizar el estado de válvulas mediante el análisis continuo de patrones sonoros, permitiendo detectar desgaste interno antes de que se produzcan fallos graves. [5]
• De forma similar, en sectores como la energía nuclear, estudios han demostrado que es posible identificar fugas o defectos en válvulas de seguridad mediante técnicas de emisión acústica combinadas con algoritmos de clasificación, lo que permite una intervención temprana sin necesidad de desmontar el equipo. [6]

Todos estos casos refuerzan el valor del sonido como fuente de información crítica para entornos industriales, especialmente cuando se combina con algoritmos de inteligencia artificial que permiten interpretar patrones acústicos complejos en tiempo real.

Procesamiento de imagen y sonido

Aunque el procesamiento de imagen continúa siendo una de las tecnologías más implementadas en automatización y control de calidad, el análisis de sonido se está consolidando como un complemento valioso. La combinación de ambas disciplinas abre nuevas posibilidades: sistemas más completos, capaces de percibir e interpretar su entorno desde múltiples sentidos, como los actuales modelos LLM Multimodales, los cuales integran diferentes tipos de datos como son texto, imágenes y audio.

Esta integración multisensorial ya está dando lugar a soluciones avanzadas en sectores como la vigilancia, donde sistemas que combinan cámaras de vídeo y micrófonos permiten detectar situaciones de riesgo con mayor fiabilidad que aquellos basados únicamente en visión artificial. Algunos ejemplos del uso de estos sistemas combinados son:

• En entornos públicos o industriales, estos sistemas pueden identificar eventos anómalos como gritos, explosiones o cristales rotos, cruzando la información auditiva con lo que ocurre visualmente en la escena para emitir alertas más precisas y contextuales. [7]
• La fusión entre imagen y sonido también está mejorando tecnologías como el reconocimiento de voz, mediante el uso de modelos de Audio-Visual Speech Recognition (AVSR), que integran el sonido con la lectura de labios en tiempo real. Esta estrategia ha demostrado mejoras significativas en entornos ruidosos, donde el audio por sí solo no es suficiente para una comprensión precisa del habla. [8]
• Por otro lado, en la industria del transporte y la movilidad autónoma, vehículos equipados con cámaras y micrófonos pueden no solo reconocer señales visuales del entorno, sino también identificar sonidos críticos como sirenas o bocinas, lo cual mejora la toma de decisiones en tiempo real.
• Finalmente, en contextos de inspección industrial o agricultura de precisión, drones equipados con visión artificial y sensores acústicos analizan simultáneamente el estado visual y sonoro de cultivos, maquinaria o infraestructuras, facilitando diagnósticos más completos y acciones más rápidas. 

En todos estos casos, la combinación de imagen y sonido permite que los sistemas tecnológicos no solo «vean» o «escuchen», sino que comprendan su entorno de forma más rica y contextual, acercándose a una percepción multisensorial similar a la humana.

Referencias

1. https://www.researchgate.net/publication/382563274_Engine_Fault_Detection_by_Sound_Analysis_and_Machine_Learning
2. https://www.agenciasinc.es/Noticias/Un-nuevo-sensor-diagnostica-averias-en-maquinaria-industrial-por-el-sonido
3. https://cordis.europa.eu/article/id/239883-sound-software-for-fault-detection-in-machinery/es
4. https://cordis.europa.eu/article/id/345106-sensors-and-ai-listen-in-on-the-health-of-industrial-motors/es
5. https://www.researchgate.net/publication/366795551_Acoustic-Based_Machine_Condition_Monitoring-Methods_and_Challenges
6. https://www.researchgate.net/publication/229376319_A_study_of_the_characteristics_of_the_acoustic_emission_signals_for_condition_monitoring_of_check_valves_in_nuclear_power_plants
7. https://www.researchgate.net/publication/4235815_A_Multimodal_Audio_Visible_and_Infrared_Surveillance_System_MAVISS
8. https://www.mdpi.com/1424-8220/23/4/1834