Ingenieros superan una limitación de casi 90 años en la grabación de sonido gracias a las matemáticas

Los ingenieros encontraron una manera de grabar desde un susurro hasta un estruendo ensordecedor sin aumentar la resolución del equipo digital. El sistema que desarrollaron, USF-Audio, amplió el rango de sonidos grabables al menos 18 dB y permitió sortear una limitación técnica con la que los desarrolladores se enfrentan desde hace casi 90 años. El nuevo método puede ser útil para crear micrófonos sensibles, equipos médicos y sensores ambientales.

El problema es familiar para cualquiera que haya intentado grabar una conversación en una calle ruidosa o una actuación en un concierto. Si se ajusta el micrófono para captar voz baja, un sonido repentino y fuerte puede superar el nivel permitido y distorsionarse. Si se reduce la sensibilidad, los sonidos débiles pierden parte de su detalle. Los ingenieros deben buscar un compromiso entre la máxima sonoridad y la precisión de la grabación.

La causa radica en el funcionamiento del convertidor analógico-digital, que transforma las oscilaciones eléctricas del micrófono en una secuencia de números. El número de bits determina cuántos valores puede usar el dispositivo para describir la señal. Por ejemplo, un convertidor de seis bits dispone de solo 64 niveles. Cuando la amplitud supera los límites admitidos, el dispositivo recorta las crestas de la onda sonora, perdiendo de forma irreversible parte de la información. Y la ampliación del rango dinámico con el mismo número de bits suele empeorar la precisión en la reproducción de señales débiles.

Los autores de USF-Audio propusieron una solución poco habitual. En lugar de recortar las oscilaciones demasiado fuertes, la electrónica pliega matemáticamente la señal, devolviendo los valores que se salen de los límites al rango permitido. El principio recuerda a la manecilla de un reloj, que al completar una vuelta vuelve al inicio de la esfera. La onda sonora tras la conversión cambia mucho, pero el algoritmo conoce las reglas del plegado y, a partir de la secuencia de mediciones, reconstruye las oscilaciones originales.

La principal ventaja del nuevo enfoque es que al convertidor no le hacen falta más bits para trabajar con señales fuertes. Los ingenieros montaron un dispositivo experimental con componentes electrónicos convencionales y verificaron hasta qué punto la idea matemática funciona con sonido real. La muestra de seis bits proporcionó un rango dinámico al menos 18 dB mayor que el de un convertidor tradicional de la misma resolución. La diferencia equivale aproximadamente a un aumento de ocho veces en el rango de amplitudes admisibles.

Las mediciones por sí solas parecieron insuficientes a los desarrolladores, por eso los ingenieros evaluaron la calidad de las grabaciones mediante audición. Para las pruebas prepararon voz humana, música, sonidos de latidos y vocalizaciones de animales. Luego 52 voluntarios compararon las grabaciones reconstruidas con el sonido habitual de seis bits y con fragmentos afectados por el recorte por exceso de volumen. Los participantes valoraron la calidad de USF-Audio por encima de las demás, confirmando que las ventajas del nuevo método son perceptibles al escucharlo.

Es interesante que los ingenieros lograran la mejora cambiando la propia forma de representar el sonido en formato digital. Los fundamentos de la grabación convencional empezaron a formarse ya en 1937, cuando Alec Reeves propuso la modulación por pulsos codificados. Posteriormente, los trabajos de Claude Shannon contribuyeron a crear la base matemática de la transmisión digital de información. Durante décadas, aumentar la resolución fue una de las principales maneras de grabar con más precisión señales con gran rango dinámico. USF-Audio demuestra que parte de las limitaciones se puede sortear mediante un procesamiento matemático antes de la digitalización.

Los desarrolladores esperan aplicar el método mucho más allá de la industria musical. Por ejemplo, un estetoscopio digital debe captar sonidos débiles del corazón y la respiración que con facilidad se ven enmascarados por ruidos externos. Los sensores para la monitorización de animales afrontan una tarea similar al grabar vocalizaciones débiles en medio de sonidos naturales muy fuertes. Conservar una mayor cantidad de información original también puede ayudar a los sistemas de inteligencia artificial que analizan las lecturas de los sensores. Incluso una red neuronal potente no siempre puede reconstruir detalles perdidos en la grabación.

Otra posible ventaja de USF-Audio tiene que ver con el tamaño y el consumo energético de la electrónica. Si los ingenieros logran ampliar el rango de medición sin bits adicionales, los sensores sensibles podrían funcionar con convertidores más sencillos. Sin embargo, por ahora los investigadores han demostrado el método solo en equipo experimental. Qué tan compactos y eficientes serán los dispositivos futuros lo dirán las pruebas posteriores.