Identificación de la acústica (crack) para el control de tostado de café

Abstract

El proceso de tueste del café genera sonidos característicos conocidos como cracks, que indican fases críticas en la transformación del grano, como el primer y segundo crack. Estos eventos acústicos permiten al tostador determinar el punto óptimo de tueste, por lo que su detección es fundamental para lograr consistencia y calidad en el producto final. Esta tesis tiene como objetivo desarrollar un software capaz de identificar estos sonidos característicos mediante el análisis de señales de audio captadas durante el proceso de tueste. Se utilizó un enfoque basado en el análisis de energía, el cual permite detectar aumentos abruptos de energía asociados a los sonidos producidos por los cracks. A través del uso de Matlab, se procesaron archivos de audio mediante técnicas como conversión a mono, normalización, filtrado pasa banda, cálculo de energía RMS y detección de picos. Este método permite identificar los eventos sonoros de interés de forma eficiente con un bajo uso computacional. Como resultado se pretende obtener un sistema capaz de marcar los momentos en los que ocurren los cracks, facilitando su uso como referencia para el control del proceso de tueste del café.