Gaona García, Elvis EduardoCasanova Vargas, Álvaro Andrés2025-12-092025-12-092025-08-21http://hdl.handle.net/11349/100090El ruido en entornos urbanos se ha convertido en una problemática creciente que impacta la salud y la calidad de vida de los ciudadanos. En respuesta, muchas ciudades han implementado estaciones de monitoreo para definir y controlar los niveles de ruido ambiental. Esta investigación propone un enfoque para la parametrización de la calidad acústica urbana en Bogotá, mediante la integración de sensores binaurales, algoritmos de aprendizaje automático y análisis estocástico. Se desplegaron siete estaciones con cabezas impresas en 3D y micrófonos calibrados para capturar 4.279 audios de cinco minutos cada uno. Los datos fueron procesados con las aplicaciones Inferencer y Soundmetrics, extrayendo métricas como LEQ, IACC y WIACC. A partir de estas, se modelaron transiciones de estados acústicos mediante cadenas de Márkov y distribuciones de probabilidad. Este enfoque permitió caracterizar patrones espaciotemporales del ruido urbano, ofreciendo una base cuantitativa sólida para diseñar estrategias de mitigación adaptativa y apoyar la toma de decisiones en planificación urbana ambiental.Urban noise has become an increasingly critical issue affecting the health and quality of life of city dwellers. In response, many cities have deployed monitoring stations to define and control environmental noise levels. This research proposes an approach for the parameterization of urban acoustic quality in Bogotá by integrating binaural sensing, machine learning algorithms, and stochastic analysis. Seven monitoring stations equipped with 3D-printed heads and calibrated microphones were deployed to collect 4,279 five-minute audio recordings. The data was processed using Inferencer and Soundmetrics applications, extracting metrics such as LEQ, IACC, and WIACC. These metrics were then used to model transitions between acoustic states using Markov chains and probability distributions. This approach allowed the characterization of spatiotemporal noise patterns in the urban soundscape, providing a solid quantitative basis for designing adaptive mitigation strategies and supporting evidence-based decision-making in urban environmental planning.pdfspaRuidoEntorno urbanoAnálisis de datosCalidad acústicaModelo probabilísticomasterThesisMaestría en Ingeniería - Énfasis en Ingeniería Electrónica -- Tesis y disertaciones académicasContaminación acústica -- Bogotá (Colombia)Ruido ambiental -- Bogotá (Colombia)Teledetección (Detección remota) --Bogotá (Colombia)Sensores remotos -- Bogotá (Colombia)OpenAccessNoiseUrban EnvironmentData AnalysisAcoustic QualityProbabilistic ModelAbierto (Texto Completo)