[en] There is a growing concern about the high levels of noise pollution in many urban environments across the world and, more specifically, in metropolises such as Barcelona. Prolonged noise exposure has adverse health and wellbeing effects. Therefore, there is a growing interest in enforcing measures to reduce this negative impact in the citizen's quality of life. The first issue that must be tackled is finding a method to accurately evaluate the perceived acoustic comfort or discomfort in a given location, as there is often a wide variety of factors affecting the perception of a soundscape. There are currently different approaches to predict the acoustic comfort level using several indicators, i.e., acoustic, psycho-acoustic, non-auditory and even non-sensory. The main limitation of these proposals is that they are grounded in costly (even inviable in some contexts) data collection processes. In many cases, the methods proposed require using specialised and calibrated equipment (eg. sonometers or spectrum analyzers) on-site. This kind of equipment is expensive and it needs some level of expertise to use it properly. In some other cases, they are based on a collective assessment conducted by several participants who provide their opinion on a given soundscape. Some studies go as far as to recommend the inclusion of specific information about the listener who will be exposed to the evaluated soundscape (information that not always is available). The main goal of this research is to propose a new method to predict the acoustic comfort around a given urban location using the few amount of data that a single person can collect without neither specialised equipment nor technical background. First, an automatic sound events classifier has been designed and set to work with polyphonic real data obtained from a short recording acquired through a smartphone. Subsequently, an analysis has been performed on the viability of adding data from a wireless acoustic sensors network as indicators. Specifically, data from two distinct contexts obtained from Barcelona and Girona has been used: (1) data obtained during the lockdown caused by the COVID-19 pandemic and (2) data from a normal, free from mobility and activity restrictions, situation. Possible correlations between sensors' data and the subjective perception of soundscapes located some distance apart have been explored. Finally, a predictor of the acoustic comfort has been implemented, based on the type of sounds automatically detected from the recording, complemented with the noise levels provided by the nearest sensor (from the wireless acoustic sensors network in the city) when they are available. Accuracies over 80% have been achieved for the acoustic comfort prediction using only a short audio clip recorded with a smartphone and the corresponding geo-localization coordinates. Overall, the main contributions of this research are: (1) the design of an automatic sound events classifier working on polyphonic audios obtained through smartphones, (2) the design of an acoustic comfort predictor based only on a short audio recording and data provided through a wireless acoustic sensors network, and (3) the exhaustive analysis of the changes caused in Barcelona's soundscape during the COVID-19 lockdown.

[es] Existe una preocupación creciente por los elevados niveles de contaminación acústica presentes en muchos entornos urbanos en todo el mundo y en ciudades como Barcelona en particular. La exposición prolongada a entornos ruidosos tiene efectos adversos para la salud y el bienestar de las personas, por lo que existe un interés creciente en tomar medidas para reducir este impacto negativo sobre la calidad de vida de los ciudadanos. El primer problema que suele presentarse es como conseguir evaluar correctamente el grado de confort o disconfort acústico real en una cierta localización, puesto que hay una gran cantidad de factores que influyen en la percepción de un determinado paisaje sonoro. Actualmente existen múltiples propuestas para predecir el nivel de confort acústico, ya sea utilizando indicadores acústicos, psicoacústicos, no-auditivos o incluso no-sensoriales. La principal limitación de todas estas propuestas es que el proceso de recopilación de datos es costoso (o hasta inviable en algunos contextos). En muchos casos, requieren ir a la localización que se desea evaluar con equipos especializados y calibrados (como sonómetros o analizadores de espectros) que tienen un elevado coste económico y hace falta una cierta formación específica para utilizarlos de forma correcta. En otros casos, se basan en una valoración colectiva de varios participantes expresando su opinión sobre el mismo paisaje sonoro. Algunos estudios hasta indican la conveniencia de incluir información específica sobre el oyente que estará sometido a aquel determinado ambiente sonoro (información que no siempre estará disponible). El objetivo principal de esta tesis es proponer una nueva metodología que permita predecir el grado de confort acústico para una determinada localización urbana utilizando un mínimo de datos que puedan ser recogidos por una sola persona sin necesidad de equipamiento específico ni conocimientos técnicos. En una primera fase, se propone la creación de un clasificador automático de sonidos que funcione con datos reals polifónicos obtenidos mediante una corta grabación efectuada con un teléfono móvil. A continuación, se ha hecho un análisis de la viabilidad de incorporar los datos procedentes de una red de sensores acústicos inalámbricos. Para hacerlo, se han analizado datos obtenidos en Barcelona y Girona en dos contextos muy diferenciados: (1) el confinamiento vigente durante la pandemia de COVID-19 y (2) un ambiente de normalidad libre de restricciones de movilidad y actividad. Se ha investigado si estos datos estaban o no correlados con la percepción subjetiva de unos ambientes sonoros ubicados a cierta distancia de los sensores. Finalmente, se ha implementado un predictor del confort acústico basado en el tipo de sonidos detectados automáticamente complementados, en caso de estar disponibles, por los niveles medidos mediante un sensor cercano (de una instalación fija de la ciudad). Se han conseguido unos resultados de predicción del confort acústico notables (con tasas de acierto superiores al 80%) utilizando únicamente una grabación con el teléfono móvil y los datos de geolocalización correspondientes. Resumiendo, las principales contribuciones de esta investigación son: (1) el diseño de un clasificador automático de eventos sonoros que trabaje con audios polifónicos obtenidos con teléfonos móviles, (2) el diseño de un predictor del confort acústico basado únicamente en esta corta grabación de audio y en datos obtenidos mediante una red de sensores acústicos inalámbricos y (3) el análisis exhaustivo de como el confinamiento por el COVID-19 afectó el paisaje sonoro de Barcelona.