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title: "Acústica de salas"
description: "Adquisición de la respuesta al impulso (ISO 18233), parámetros de sala EDT/T20/T30/C50/C80/Ts (ISO 3382-1/2), métricas de habla en oficinas diáfanas (ISO 3382-3) y absorción sonora en sala reverberante (ISO 354)."
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La acústica de salas parte de una única medición: la **respuesta al impulso**
(RI) entre una fuente y un receptor. Fíltrala en bandas e intégrala, y da el
tiempo de reverberación, la claridad y la inteligibilidad del habla —todo
sobre el campo sonoro dentro de un único recinto. Esta página sigue esa cadena
en orden de medición: adquirir la RI (ISO 18233), convertirla en parámetros de
sala (ISO 3382-1/2), métricas espaciales del habla para oficinas diáfanas
(ISO 3382-3) y, cerrando el ciclo, la absorción sonora de un material en una
sala reverberante (ISO 354). Para el aislamiento acústico *entre* recintos —la
misma RI medida a ambos lados de un cerramiento— consulta la guía complementaria
[Acústica de la edificación y aislamiento](/phonometry/es/guides/building-acoustics/).

## 1. Adquisición de la respuesta al impulso (ISO 18233)

Una sala se comporta, con buena aproximación, como un sistema **lineal e
invariante en el tiempo**, así que todo sobre ella está contenido en su RI.
Podrías disparar una pistola y grabar la cola, pero una excitación
determinista reproducida por un altavoz y *deconvolucionada* recupera la
misma RI con 20–30 dB más de relación señal-ruido efectiva (ISO 18233). Se
proporcionan dos excitaciones.

**Barrido sinusoidal exponencial (ESS, Anexo B).** La frecuencia
instantánea crece exponencialmente,

$$
f(t) = f_1 \left( \frac{f_2}{f_1} \right)^{t/T},
$$

de modo que el tiempo invertido por octava es constante y la excitación
imita al ruido rosa (energía constante por banda de octava fraccionaria).
La RI se recupera mediante división espectral lineal (con relleno de ceros,
no circular),

$$
H = \frac{Y\ \overline{X}}{|X|^2 + \varepsilon},
$$

con un pequeño término de Tikhonov $\varepsilon$ que protege los extremos de
banda donde el barrido tiene poca energía. Como un barrido de grave a agudo
sitúa la distorsión armónica en tiempos de llegada *negativos*, la distorsión
se separa limpiamente de la RI lineal y se descarta conservando solo la parte
causal. El método `"farina"` llega al mismo resultado convolucionando la
grabación con el filtro inverso analítico; supone que el barrido de
referencia se generó con la amplitud y el desvanecimiento por defecto, así
que usa el método espectral con un barrido de amplitud distinta de la unidad
o con desvanecimiento personalizado.

**Secuencia de longitud máxima (MLS, Anexo A).** Una secuencia binaria de
orden `N` y longitud $2^N-1$ cuya autocorrelación circular es una delta casi
perfecta; la RI se obtiene de la correlación cruzada circular del periodo
grabado con la secuencia. La MLS excita con amplitud constante y es rápida de
promediar, pero es más sensible a la varianza temporal (corrientes de aire,
deriva de temperatura) y no admite tanta potencia como un barrido.
**Prefiere el barrido** para salas y cerramientos; recurre a la MLS cuando la
excitación deba ser periódica o el hardware favorezca una señal de dos
niveles.

<img class="light-only" src="https://raw.githubusercontent.com/jmrplens/phonometry/main/.github/images/diagram_ir_measurement_es.svg" alt="Cadena de medición indirecta ISO 18233: una excitación (barrido ESS o MLS) alimenta un altavoz en la sala, un micrófono capta la respuesta y la deconvolución (correlación o filtro inverso) recupera la respuesta al impulso" style="width:92%"><img class="dark-only" src="https://raw.githubusercontent.com/jmrplens/phonometry/main/.github/images/diagram_ir_measurement_es_dark.svg" alt="Cadena de medición indirecta ISO 18233: una excitación (barrido ESS o MLS) alimenta un altavoz en la sala, un micrófono capta la respuesta y la deconvolución (correlación o filtro inverso) recupera la respuesta al impulso" style="width:92%">

```python
import numpy as np
from scipy.signal import fftconvolve
from phonometry import sweep_signal, impulse_response, mls_signal, mls_impulse_response

fs = 48000
# Un barrido de 3 s, 20 Hz - 20 kHz es una buena excitación de sala de banda ancha
# sweep: excitación que reproduces por el altavoz
sweep = sweep_signal(fs, 20.0, 20000.0, 3.0)

# Deconvoluciona la respuesta grabada para recuperar la respuesta al impulso
system = np.zeros(fs); system[100] = 1.0; system[2000] = 0.4   # directo + reflexión
# recorded: captura de micrófono del barrido reproducido (aquí simulada por convolución con una sala sintética)
recorded = fftconvolve(sweep, system)
ir = impulse_response(recorded, sweep, fs, method="spectral")
print(int(np.argmax(np.abs(ir))))                    # 100: sonido directo recuperado

# Variante de filtro inverso de Farina (necesita la banda del barrido)
ir_f = impulse_response(recorded, sweep, fs, method="farina", f_range=(20.0, 20000.0))

# MLS periódica: excita con >= 2 periodos, promedia, correlaciona
mls = mls_signal(16)                                 # longitud 2**16 - 1 = 65535
rec = fftconvolve(np.tile(mls, 2), system)[: 2 * mls.size]
ir_m = mls_impulse_response(rec, mls)
print(int(np.argmax(np.abs(ir_m))))                  # 100
```

`sweep_signal`/`mls_signal` devuelven arrays simples, listos para escribir en
un WAV y reproducir. `impulse_response`/`mls_impulse_response` devuelven ahora
un `ImpulseResponseResult` — un sustituto directo del array de la RI
(`np.asarray(ir)`, la indexación y `ir.size` siguen funcionando, de modo que
`room_parameters(ir, fs)` no cambia) que además guarda la frecuencia de
muestreo y el método y añade un `.plot()`.

**Las dos excitaciones.** El barrido exponencial desplaza su energía hacia
frecuencias altas a lo largo de toda la señal, mientras que la MLS es una
secuencia de dos niveles con espectro plano — visible como la magnitud
casi constante de la derecha.

<img class="light-only" src="https://raw.githubusercontent.com/jmrplens/phonometry/main/.github/images/excitation_signals_es.png" alt="Señales de excitación ISO 18233: la forma de onda del barrido sinusoidal exponencial y su espectrograma con el ascenso exponencial de frecuencia, y una secuencia de longitud máxima con su espectro de magnitud plano" style="width:96%"><img class="dark-only" src="https://raw.githubusercontent.com/jmrplens/phonometry/main/.github/images/excitation_signals_es_dark.png" alt="Señales de excitación ISO 18233: la forma de onda del barrido sinusoidal exponencial y su espectrograma con el ascenso exponencial de frecuencia, y una secuencia de longitud máxima con su espectro de magnitud plano" style="width:96%">

<details>
<summary>Ver el código de esta figura</summary>

```python
from phonometry import sweep_signal, mls_signal, plot_excitation

fs = 48000
sweep = sweep_signal(fs, 50.0, 20000.0, 1.0)   # excitación ESS
mls = mls_signal(12).astype(float)             # longitud 2**12 - 1

# Una línea: forma de onda + espectrograma (barrido), secuencia + espectro (MLS)
plot_excitation(sweep, fs, kind="sweep")
plot_excitation(mls, fs, kind="mls")

# A mano: el espectrograma del barrido y el espectro de magnitud de la MLS
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))
ax1.specgram(sweep, NFFT=1024, Fs=fs, noverlap=512)
ax1.set(xlabel="Tiempo [s]", ylabel="Frecuencia [Hz]", title="Espectrograma del barrido")
spec = np.abs(np.fft.rfft(mls))
freqs = np.fft.rfftfreq(mls.size, d=1.0 / fs)
ax2.semilogx(freqs[1:], 20 * np.log10(spec[1:] / np.median(spec[1:])))
ax2.set(xlabel="Frecuencia [Hz]", ylabel="Magnitud [dB]", title="Espectro de la MLS (plano)")
```

</details>

**La respuesta al impulso recuperada.** Deconvolucionar la grabación da la RI
de banda ancha: el sonido directo, las reflexiones tempranas discretas y la
cola difusa que decae. Su `.plot()` muestra la forma de onda arriba y la
envolvente log-magnitud con la curva de decaimiento de energía de Schroeder
abajo — el decaimiento recto cuya pendiente se convierte en el tiempo de
reverberación del §2.

<img class="light-only" src="https://raw.githubusercontent.com/jmrplens/phonometry/main/.github/images/impulse_response_es.png" alt="Respuesta al impulso de la sala recuperada: la forma de onda normalizada con el sonido directo y las reflexiones etiquetadas, y debajo la envolvente log-magnitud en dB con la curva de decaimiento de energía de Schroeder" style="width:88%"><img class="dark-only" src="https://raw.githubusercontent.com/jmrplens/phonometry/main/.github/images/impulse_response_es_dark.png" alt="Respuesta al impulso de la sala recuperada: la forma de onda normalizada con el sonido directo y las reflexiones etiquetadas, y debajo la envolvente log-magnitud en dB con la curva de decaimiento de energía de Schroeder" style="width:88%">

<details>
<summary>Ver el código de esta figura</summary>

```python
import numpy as np
from scipy.signal import fftconvolve
from phonometry import sweep_signal, impulse_response

fs = 48000
sweep = sweep_signal(fs, 20.0, 20000.0, 1.5)
# Una sala sintética: sonido directo + dos reflexiones + cola difusa que decae
system = np.zeros(int(0.7 * fs))
system[80], system[1400], system[3100] = 1.0, 0.5, 0.32
ir = impulse_response(fftconvolve(sweep, system), sweep, fs, length=system.size)

# Una línea: forma de onda + log-magnitud / decaimiento de Schroeder
ir.plot()

# A mano: la envolvente log-magnitud normalizada en dB
import matplotlib.pyplot as plt
h = np.asarray(ir)
t = np.arange(h.size) / fs
plt.plot(t, 20 * np.log10(np.abs(h) / np.max(np.abs(h))))
plt.ylim(-80, 5)
plt.xlabel("Tiempo [s]"); plt.ylabel("Nivel re pico [dB]")
```

</details>

**Dónde medir.** Una RI caracteriza un único par fuente–receptor; un parámetro
de sala se obtiene promediando sobre varios. ISO 3382-1 (espacios para
interpretación) pide al menos dos posiciones de fuente y micrófonos separados
$\geq 2$ m entre sí, $\geq 1$ m de cualquier superficie, a $1{,}2$ m
(altura de oído sentado), evitando colocaciones simétricas; ISO 3382-2 fija el
número mínimo de posiciones de fuente, de micrófono y de combinaciones
fuente–micrófono según el grado de exactitud (control / ingeniería /
precisión).

<img class="light-only" src="https://raw.githubusercontent.com/jmrplens/phonometry/main/.github/images/diagram_room_measurement_es.svg" alt="Configuración de medición de acústica de salas: una planta de la sala en vista superior con dos posiciones de fuente (altavoz) y seis posiciones de micrófono con las reglas de separación de ISO 3382-1, y la tabla de ISO 3382-2 con el número mínimo de posiciones para los grados de control, ingeniería y precisión" style="width:94%"><img class="dark-only" src="https://raw.githubusercontent.com/jmrplens/phonometry/main/.github/images/diagram_room_measurement_es_dark.svg" alt="Configuración de medición de acústica de salas: una planta de la sala en vista superior con dos posiciones de fuente (altavoz) y seis posiciones de micrófono con las reglas de separación de ISO 3382-1, y la tabla de ISO 3382-2 con el número mínimo de posiciones para los grados de control, ingeniería y precisión" style="width:94%">

### Parámetros de `sweep_signal()` / `inverse_filter()`

| Parámetro | Tipo | Unidades | Rango / valor por defecto | Notas |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| `fs` | int | Hz | > 0 | Frecuencia de muestreo |
| `f1` | float | Hz | > 0, en/por debajo de la banda más baja | Frecuencia inicial del barrido |
| `f2` | float | Hz | `f1 < f2 <= fs/2` | Frecuencia final del barrido |
| `seconds` | float | s | cualquiera; mayor ⇒ más SNR | Duración del barrido |
| `amplitude` | float | — | por defecto `1.0` | Amplitud de pico |
| `fade` | float | — | `[0, 0.5)`, por defecto `0.01` | Fracción de fundido medio Hann (elimina transitorios de inicio/fin) |

### Parámetros de `impulse_response()`

| Parámetro | Tipo | Unidades | Rango / valor por defecto | Notas |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| `recorded` | array 1D | cualquiera | no vacío | Respuesta del sistema grabada |
| `reference` | array 1D | cualquiera | no vacío | El barrido emitido |
| `fs` | int | Hz | > 0 | Frecuencia de muestreo |
| `method` | str | — | `'spectral'` (por defecto) / `'farina'` | `'farina'` requiere `f_range` |
| `f_range` | (float, float) | Hz | por defecto `None` | `(f1, f2)` del barrido (solo Farina) |
| `regularization` | float | — | por defecto `1e-6` | Término de Tikhonov como fracción de la energía espectral de pico |
| `length` | int, opcional | muestras | por defecto `len(recorded)` | Muestras de RI causal a devolver |
| `return_full` | bool | — | por defecto `False` | Devuelve la secuencia completa (distorsión en la cola) |

`mls_signal(order)` toma un entero `order` en 2–20 (longitud de secuencia
$2^{\text{order}}-1$); `mls_impulse_response(recorded, mls, length=None)`
necesita que `recorded` abarque un número entero de periodos de MLS.

## 2. Análisis del decaimiento y parámetros de sala (ISO 3382-1/2)

La RI se filtra en bandas de octava (o de tercio de octava) y cada banda se
convierte en una **curva de decaimiento** mediante la integración inversa de
Schroeder de la RI al cuadrado:

$$
E(t) = \int_t^{\infty} p^2(\tau)\ d\tau, \qquad
L(t) = 10 \log_{10} \frac{E(t)}{E(0)}\ \text{dB}.
$$

Integrar *hacia atrás* elimina la fluctuación que afecta a la RI al cuadrado
en bruto y produce una curva suave cuya pendiente es la tasa de decaimiento.
El ruido de fondo haría que $E(t)$ se estabilizara, así que la integración se
trunca donde la recta de decaimiento ajustada cruza el suelo de ruido y la
cola que falta se compensa suponiendo un decaimiento exponencial.

Los tiempos de reverberación provienen de un ajuste lineal por mínimos
cuadrados sobre un rango de evaluación, extrapolado a una caída completa de
60 dB, $T = -60/\text{slope}$: **EDT** de 0 a −10 dB (reverberación
percibida), **T20** de −5 a −25 dB y **T30** de −5 a −35 dB. Los repartos de
energía en una frontera temprano/tardío dan la **claridad** y la
**definición**,

$$
C_{te} = 10 \log_{10} \frac{\int_0^{te} p^2\ dt}{\int_{te}^{\infty} p^2\ dt}\ \text{dB}, \qquad
D_{50} = \frac{\int_0^{0.05} p^2\ dt}{\int_0^{\infty} p^2\ dt},
$$

con $te = 50$ ms → C50 (habla) y $te = 80$ ms → C80 (música), más el
**tiempo central** $T_s = \int t\ p^2\ dt / \int p^2\ dt$. Cada parámetro
tiene una **diferencia apenas perceptible** (ISO 3382-1 Tabla A.1: EDT 5 %,
C80 1 dB, D50 0,05, Ts 10 ms) que fija con qué precisión merece la pena
informarlo.

<img class="light-only" src="https://raw.githubusercontent.com/jmrplens/phonometry/main/.github/images/schroeder_decay_es.png" alt="Respuesta al impulso al cuadrado con su curva de decaimiento integrada hacia atrás de Schroeder, y las ventanas de regresión EDT, T20 y T30 marcadas" style="width:80%"><img class="dark-only" src="https://raw.githubusercontent.com/jmrplens/phonometry/main/.github/images/schroeder_decay_es_dark.png" alt="Respuesta al impulso al cuadrado con su curva de decaimiento integrada hacia atrás de Schroeder, y las ventanas de regresión EDT, T20 y T30 marcadas" style="width:80%">

*La RI al cuadrado dentada (gris) se integra hasta la curva suave de
Schroeder (azul); las ventanas EDT, T20 y T30 se ajustan sobre esa curva y
cada una se extrapola a un decaimiento de 60 dB.*

```python
import numpy as np
from phonometry import decay_curve, room_parameters

fs = 48000
# Decaimiento de pendiente única con T = 1 s: p^2 = exp(-13.8155 t)  (60/ln(10)/13.8155 = 1)
t = np.arange(fs) / fs
# ir: respuesta al impulso de sala medida; aquí la sustituye un decaimiento sintético de pendiente única.
ir = np.concatenate([np.zeros(10), np.exp(-13.8155 * t / 2.0)])

time, level = decay_curve(ir, fs)                    # curva de Schroeder (0 dB en t = 0)

res = room_parameters(ir, fs, limits=None)           # banda única de banda ancha
print(round(float(res.t30[0]), 2))                   # 1.0  s
print(round(float(res.c80[0]), 2))                   # 3.05 dB
print(round(float(res.d50[0]), 3))                   # 0.499
print(round(float(res.ts[0]) * 1000, 0))             # 72 ms

# Bandas de octava 125 Hz - 4 kHz (por defecto en ISO 3382-1); usa fraction=3 para tercios
octaves = room_parameters(ir, fs)
print(octaves.frequency)                             # ~[126, 251, 501, 1000, 1995, 3981]
print(octaves.t30_valid)                             # indicadores de rango dinámico por banda

octaves.plot()               # barras EDT/T20/T30 + C50/C80 por banda (requiere matplotlib)
decay_curve(ir, fs).plot()   # curva de Schroeder con los ajustes EDT/T20/T30
```

<details>
<summary>Ver el código de esta figura</summary>

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# En una línea — la curva de Schroeder con los ajustes rectos EDT/T20/T30:
decay = decay_curve(ir, fs)          # un DecayCurve (se sigue desempaquetando como time, level)
decay.plot()
plt.show()

# A mano, el decaimiento es solo la curva de Schroeder; marca los niveles de evaluación:
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(time, level, color="#1f77b4", label="Curva de Schroeder")
for db in (-5.0, -25.0, -35.0):      # bordes de la ventana de evaluación T20 / T30
    ax.axhline(db, ls=":", alpha=0.4)
ax.set_xlabel("Tiempo [s]")
ax.set_ylabel("Nivel re régimen permanente [dB]")
ax.set_ylim(top=3.0)
ax.legend()
plt.show()
```

</details>

Para este decaimiento de pendiente única, EDT, T20 y T30 devuelven todos
≈ 1,0 s, y los parámetros de energía coinciden con sus formas cerradas
(C80 = 3,05 dB, D50 = 0,499, Ts = 72 ms). Una sala real tiene una pendiente
inicial más pronunciada, así que EDT < T30.

### Parámetros de `room_parameters()`

| Parámetro | Tipo | Unidades | Rango / valor por defecto | Notas |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| `ir` | array 1D | cualquiera | no silencioso | Respuesta al impulso medida |
| `fs` | int | Hz | > 0 | Frecuencia de muestreo |
| `limits` | (float, float) o `None` | Hz | por defecto `(125.0, 4000.0)` | Límites de centros de banda; `None` = banda única de banda ancha |
| `fraction` | int | — | `1` (octava, por defecto) / `3` (tercio) | Fracción de ancho de banda |
| `zero_phase` | bool | — | defecto `False` | Filtrado de octava hacia delante y atrás (NOTA de ISO 3382-2, 7.3, que relaja $BT > 16$ a $BT > 4$); elimina el retardo de grupo del filtro antes de la integración inversa y reduce aproximadamente a la mitad el sesgo de T30 corto a 125 Hz (~+4,9 % → +2,4 % con $T$ = 0,2 s). `decay_curve` también lo acepta |

Devuelve un `RoomAcousticsResult`: `frequency` (centros de banda, o `None` en
banda ancha), `edt`/`t20`/`t30` (s), `c50`/`c80` (dB), `d50`, `ts` (s),
`dynamic_range` (dB), los indicadores `edt_valid`/`t20_valid`/`t30_valid`
(ISO 3382-1, 5.3.3: ruido ≥ 25 dB por debajo del pico para EDT, endurecido a
46 dB para T20 y 54 dB para T30 para que el sesgo de compensación de cola de un
valor marcado como válido quede dentro de la DAP del 5 %) y `curvature`
$C = 100\ (T_{30}/T_{20} - 1)$ % (valores por encima del 10 % señalan un
decaimiento no recto). `decay_curve(ir, fs, band=None, fraction=1, zero_phase=False)`
devuelve solo la curva `(time, level)` para una banda o la respuesta de banda ancha.

## 3. Oficinas diáfanas (ISO 3382-3)

La acústica de oficinas diáfanas trata de la **privacidad del habla**: con
qué rapidez el habla de un hablante se desvanece hasta la ininteligibilidad a
medida que uno se aleja. Los niveles y el STI se miden a lo largo de una fila
de puestos de trabajo (al menos 4 posiciones, preferiblemente 6–10), y cuatro
magnitudes de un solo número resumen la sala. La **tasa de decaimiento
espacial** del habla ponderada A es la pendiente del nivel frente a
$\lg(r/r_0)$, escalada a una cifra por duplicación usando solo las posiciones
de 2–16 m,

$$
D_{2,S} = -\lg(2)\ b, \qquad L = a + b\ \lg(r/r_0),\ r_0 = 1\ \text{m},
$$

con **Lp,A,S,4m** leído en la misma recta a 4 m. La **distancia de
distracción** rD (STI = 0,50) y la **distancia de privacidad** rP
(STI = 0,20) provienen de una regresión lineal del STI frente a la distancia.
Las buenas oficinas empujan rD por debajo de ~5 m; las malas dejan el habla
molesta más allá de 10 m.

<img class="light-only" src="https://raw.githubusercontent.com/jmrplens/phonometry/main/.github/images/open_plan_decay_es.png" alt="Decaimiento espacial en oficina abierta: nivel de habla ponderado A y STI frente a la distancia a la fuente en eje logarítmico, con la regresión D2,S, el marcador Lp,A,S,4m a 4 m y los cruces de distancia rD y rP" style="width:80%"><img class="dark-only" src="https://raw.githubusercontent.com/jmrplens/phonometry/main/.github/images/open_plan_decay_es_dark.png" alt="Decaimiento espacial en oficina abierta: nivel de habla ponderado A y STI frente a la distancia a la fuente en eje logarítmico, con la regresión D2,S, el marcador Lp,A,S,4m a 4 m y los cruces de distancia rD y rP" style="width:80%">

```python
import numpy as np
from phonometry import open_plan_metrics

r = np.array([2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 12.0, 16.0])       # distancias al hablante (m)
lp = 65.0 - 7.0 * np.log2(r)                          # nivel de habla ponderado A (dB)
sti = 0.70 - 0.03 * r                                 # STI por posición

m = open_plan_metrics(r, lp, sti)
print(round(m.d2s, 1), round(m.lp_as_4m, 1))         # 7.0 dB, 51.0 dB
print(round(m.rd, 1), round(m.rp, 1))                # 6.7 m, 16.7 m
```

<details>
<summary>Ver el código de esta figura</summary>

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# Decaimiento espacial: Lp,A,S medido frente a la distancia en eje logarítmico,
# la regresión D2,S reconstruida con los campos del resultado, y el STI con los
# cruces rD / rP en un eje gemelo:
b = -m.d2s / np.log10(2.0)                 # pendiente de la regresión frente a lg(r)
a = m.lp_as_4m - b * np.log10(4.0)         # ordenada desde el nivel a 4 m
rr = np.logspace(np.log10(2.0), np.log10(16.0), 100)

fig, ax = plt.subplots()
ax.semilogx(r, lp, "o", label="Lp,A,S medido")
ax.semilogx(rr, a + b * np.log10(rr), "--", label=f"D2,S = {m.d2s:.1f} dB")
ax.plot(4.0, m.lp_as_4m, "D", label=f"Lp,A,S,4m = {m.lp_as_4m:.0f} dB")
ax.set_xlabel("Distancia al hablante r [m]")
ax.set_ylabel("Nivel de habla ponderado A [dB]")
ax.set_xlim(1.8, 20.0)

twin = ax.twinx()
twin.semilogx(r, sti, "s-", color="#2ca02c", label="STI")
twin.axvline(m.rd, ls=":", color="#2ca02c")
twin.axvline(m.rp, ls=":", color="#9467bd")
twin.annotate(f"rD = {m.rd:.1f} m", (m.rd, 0.52))
twin.annotate(f"rP = {m.rp:.1f} m", (m.rp, 0.22))
twin.set_ylabel("STI")
twin.set_ylim(0.0, 1.0)

lines, labels = ax.get_legend_handles_labels()
tl, tlab = twin.get_legend_handles_labels()
ax.legend(lines + tl, labels + tlab, loc="best")
plt.show()
```

</details>

### Parámetros de `open_plan_metrics()`

| Parámetro | Tipo | Unidades | Rango / valor por defecto | Notas |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| `positions_m` | array 1D | m | ≥ 4 posiciones, todas > 0 | Distancias fuente-receptor |
| `spl_a_speech` | array 1D | dB | misma longitud | Nivel de habla ponderado A `Lp,A,S,n` por posición |
| `sti_values` | array 1D | — | misma longitud | STI por posición (método completo de IEC 60268-16) |

Devuelve un `OpenPlanResult` con `d2s`, `lp_as_4m`, `rd` y `rp`.
`d2s`/`lp_as_4m` son `nan` si menos de dos posiciones caen en 2–16 m;
`rd`/`rp` son `nan` cuando el STI no decrece con la distancia. El STI por
posición puede medirse a su vez con las herramientas STIPA de la
[guía del índice de transmisión del habla](/phonometry/es/guides/speech-transmission/).

## 4. Absorción sonora (ISO 354)

El área de absorción sonora equivalente `A` que gobierna `R'`, `L'n`, la
corrección ambiental `K2` de ISO 3744 y el término de absorción de ISO 3741 se
mide a su vez en una sala reverberante
(ISO 354). Mide el tiempo de reverberación de la sala **vacía** ($T_1$) y de
nuevo **con la muestra de ensayo instalada** ($T_2$); la absorción de la muestra
es la diferencia de las dos áreas de Sabine, y dividiendo por el área cubierta
se obtiene el coeficiente de absorción:

$$
A = \frac{55.3\ V}{c\ T} - 4 V m, \qquad
\alpha_s = \frac{A_2 - A_1}{S}, \qquad c = 331 + 0.6\ t ,
$$

con $c$ a partir de la temperatura del aire de la sala $t$ en °C (válida
15–30 °C) y $m$ el coeficiente de atenuación en potencia del aire (por defecto
0; convierte un $\alpha$ de ISO 9613-1 en dB/m con `attenuation_from_alpha`).
Como los efectos de borde y difracción pueden dispersar más energía de la que
intercepta el área plana de la muestra, $\alpha_s$ puede superar 1,0 y nunca se
satura (ISO 354 Cláusula 3.7).

```python
import numpy as np
from phonometry import absorption_area, absorption_coefficient

# Tiempos de reverberación en tercios de octava de una sala de 200 m^3, vacía (T1)
# y con una muestra absorbente de 10.8 m^2 instalada (T2).
t1 = np.array([5.0, 4.0, 3.0])
t2 = np.array([3.0, 2.5, 2.0])

a_empty = absorption_area(t1, volume=200.0, temperature=20.0)
print(np.round(a_empty, 2))                    # [ 6.45  8.06 10.75] m^2

alpha = absorption_coefficient(t1, t2, volume=200.0, sample_area=10.8,
                               temperature1=20.0)
print(np.round(alpha, 3))                      # [0.398 0.448 0.498]
```

`T1` y `T2` son exactamente los tiempos de reverberación que devuelve
`room_parameters`, así que una medición de decaimiento ISO 3382-2 de la sala
vacía y tratada fluye directamente a `absorption_coefficient`. Un volumen de
sala por debajo del mínimo de 150 m³ o un área de muestra fuera de 10–12 m²
genera un `AbsorptionWarning` de aviso; el resultado se devuelve igualmente.

### Parámetros de `absorption_area()` / `absorption_coefficient()`

| Parámetro | Tipo | Unidades | Rango / valor por defecto | Notas |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| `t60` / `t1`, `t2` | array 1D | s | > 0 | Tiempo(s) de reverberación; `t1` vacía, `t2` con la muestra |
| `volume` | float | m³ | > 0 | Volumen de la sala `V` (aviso por debajo de 150 m³) |
| `sample_area` | float | m² | > 0 | Área `S` que cubre la muestra (solo coeficiente) |
| `temperature` / `temperature1`, `temperature2` | float | °C | por defecto `20.0`, 15–30 | Fija `c` vía Ec. (6); `temperature2` por defecto es `temperature1` |
| `speed_of_sound` (`…1`, `…2`) | float, opcional | m/s | > 0 | Sobrescribe la `c` derivada de la temperatura |
| `m` (`m1`, `m2`) | float o array 1D | 1/m | ≥ 0, por defecto `0` | Coeficiente de atenuación en potencia del aire |

`absorption_area()` devuelve el área de absorción sonora equivalente `A` (m²)
con la forma de `t60`; `absorption_coefficient()` devuelve `alpha_s`;
`attenuation_from_alpha(alpha)` convierte un `alpha` de ISO 9613-1 (dB/m) a `m`.

## Véase también

- [Acústica de la edificación y aislamiento](/phonometry/es/guides/building-acoustics/) —
  el aislamiento acústico entre recintos en campo, laboratorio y predicción, y su incertidumbre de medición.
- [Potencia sonora](/phonometry/es/guides/sound-power/) — los métodos de `LW` que
  consumen el área de absorción de ISO 354 (el `K2` de ISO 3744 y el término de
  absorción de ISO 3741).
- [Índice de transmisión del habla](/phonometry/es/guides/speech-transmission/) — la
  medición STI/STIPA que alimenta los `sti_values` de oficinas diáfanas.
- [Psicoacústica](/phonometry/es/guides/psychoacoustics/) — la sonoridad, el
  sharpness y las demás métricas de percepción de lo que entrega la sala.
- [Bancos de filtros](/phonometry/es/guides/filter-banks/) — los filtros de octava
  fraccionaria IEC 61260 usados para las curvas de decaimiento por banda y los espectros de
  aislamiento.
- [Niveles](/phonometry/es/guides/levels/) — el promediado en energía y las métricas de
  nivel tras los niveles de las salas emisora/receptora.
- [Teoría](/phonometry/es/reference/theory/) — la integración de Schroeder, las ventanas de
  regresión y la derivación de la curva de referencia.
