EVALUACIÓN DE MÉTODOS DE SELECCIÓN DE CARACTERÍSTICAS BASADOS EN PERMUTACIONES PARA LA PREDICCIÓN DE EMOCIONES PERCIBIDAS EN PAISAJES SONOROS

Abstract

Este proyecto se ha desarrollado en el contexto de la investigación sobre el reconocimiento emocional en paisajes sonoros (SER), un área de creciente interés en el campo de la acústica, la psicología ambiental y el diseño urbano. Es parte de un marco más amplio que busca mejorar la comprensión de cómo los entornos sonoros influyen en el bienestar y las emociones humanas, lo que puede tener aplicaciones prácticas en campos como la acústica arquitectónica, la planificación urbana y la creación de experiencias inmersivas en entornos controlados. El objetivo principal del proyecto se centra en el estudio de la selección de variables basadas en permutaciones y eliminación de variables para modelar la relación entre las características acústicas de los paisajes sonoros y su impacto en la percepción emocional humana, específicamente en dos dimensiones: excitación y valencia. Para llevar a cabo este proyecto, se han diseñado tres programas en MATLAB, que aplican diferentes métodos de selección de variables. Los modelos permiten analizar la importancia de cada variable acústica mediante la métrica de evaluación MAE, ponderando con el parámetro ¿, lo que ajusta la sensibilidad del modelo a los errores pequeños o grandes. Se han realizado iteraciones con diferentes valores de ¿ (0.5, 1, 2, 4 y 10), evaluando el impacto de estas variaciones en los resultados. La metodología involucra técnicas estadísticas de regresión lineal y selección de variables, utilizando la base de datos Emo-Soundscapes. Los resultados de los tres modelos propuestos tienen una alta similitud con resultados obtenidos en estudios previos que utilizan la misma base de datos y la misma métrica de evaluación, por tanto podemos decir que los modelos propuestos se postulan como una buena alternativa para el cálculo de los descriptores de paisajes sonoros como la excitación y la valencia.