Se ha propuesto legislación que exige que los vehículos eléctricos emitan sonidos de advertencia cuando circulan a baja velocidad, con el fin de evitar que sean un peligro. Para evaluar esos sonidos de forma coherente, se necesita un algoritmo objetivo capaz de predecir la rapidez con la que los detectamos y el grado de molestia percibido.
Existe el consenso general de que tanto la detectabilidad como el grado de molestia guardan una estrecha relación con la sonoridad y que, por tanto, se podría utilizar un modelo de sonoridad para predecir y evaluar este tipo de sonidos de manera objetiva. Ahora bien, los vehículos eléctricos circulan por entornos urbanos, rodeados de un ruido de fondo que produce un efecto de enmascaramiento. Entonces, la solución debería ser un modelo de sonoridad parcial. En este artículo se ha utilizado el modelo de sonoridad variable a lo largo del tiempo de Moore-Glasberg, que calcula la sonoridad a partir de un modelo avanzado del oído humano basado a su vez en el concepto del banco de filtros auditivos.
Se llevaron a cabo tres experimentos con veintitrés personas, con el fin de obtener umbrales de detección subjetivos. En el primer experimento, los participantes empezaron por escuchar sonidos de advertencia sin ruido de fondo para familiarizarse con los estímulos. Para medir el tiempo de reacción subjetivo, se pidió a los participantes que pulsaran un botón en cuanto escuchasen un breve impulso de ruido. A continuación, se presentó a los participantes uno de los cuatro sonidos de advertencia, combinado con uno de los cinco ruidos de fondo, lo que hacía un total de veinte posibles combinaciones. En el segundo experimento se utilizó un paradigma adaptativo de elección forzada, con el que se buscaba reducir los efectos del sesgo individual a la hora de detectar los sonidos de advertencia en presencia de ruido de fondo. Los participantes se expusieron a tres muestras de sonido consecutivas. Todas ellas contenían el mismo segmento de ruido urbano simulado, de un segundo de duración, pero una de ellas también incluía un segmento con un sonido de advertencia, también de un segundo de duración.
El tercer experimento investigaba la influencia del ruido de fondo sobre el grado de molestia percibido. Se evaluaron los sonidos de advertencia en cinco condiciones de ruido. Los participantes debían imaginar que se encontraban en un entorno urbano, por ejemplo, sentados en la terraza de un café.
Los resultados confirmaron que los umbrales de detección se ven fuertemente influidos por la seguridad del participante en el momento de dar su respuesta. Los umbrales de detección para los sonidos de advertencia estacionarios son similares, en lo que respecta a la sonoridad parcial. El grado de molestia percibido aumenta con la sonoridad parcial, como era de esperar, y el modelo explica bastante bien el efecto del ruido de fondo sobre el grado de molestia percibido.