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揭秘:如何通過聲紋識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)噪聲智能溯源?

更新時(shí)間:2024-06-28瀏覽:1402次

常見的噪聲分類有哪些?


在《噪聲法》中,噪聲分為工業(yè)噪聲、建筑施工噪聲、交通運(yùn)輸噪聲、社會(huì)生活噪聲。


01為什么  要進(jìn)行噪聲分類識(shí)別?

噪聲類型識(shí)別等溯源技術(shù),對(duì)針對(duì)性開展噪聲監(jiān)管防治措施具有重要意義。城市聲環(huán)境的噪聲來源多樣,針對(duì)噪聲超標(biāo)的監(jiān)測(cè)點(diǎn)位,如何高效、精準(zhǔn)地完成污染源定位,是用戶最為關(guān)心的問題之一。

以工業(yè)企業(yè)噪聲超標(biāo)為例,工業(yè)企業(yè)附近的自動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備采集的超標(biāo)數(shù)據(jù),不一定是由被監(jiān)測(cè)工業(yè)企業(yè)排放的,也可能受周邊其他聲源影響(如汽車?guó)Q笛、蟲鳴鳥叫)。


02噪聲分類識(shí)別技術(shù)  是什么?

噪聲分類識(shí)別過去主要依賴于人工調(diào)取音視頻數(shù)據(jù)來完成,隨著噪聲監(jiān)測(cè)工作的不斷深入,噪聲分類識(shí)別工作量巨大,現(xiàn)有的人工識(shí)別方法無法滿足噪聲監(jiān)測(cè)工作的需要。另一方面,隨著自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的進(jìn)步和AI大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,噪聲分類識(shí)別技術(shù)在輔助人工審核判斷超標(biāo)數(shù)據(jù)的聲源類型方面,可大大提高工作效率和減少人力投入。


明德方案

明德環(huán)保應(yīng)用前沿科技成果賦能噪聲監(jiān)測(cè)的數(shù)智化需求。在M2300型 環(huán)境噪聲自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中采用了基于AI大數(shù)據(jù)的聲紋深度識(shí)別技術(shù),可實(shí)現(xiàn)自然聲源和人為聲源的智能識(shí)別分類,識(shí)別準(zhǔn)確率超過85%。


揭秘:如何通過聲紋識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)噪聲智能溯源?

模型特征可視化(2D)


系統(tǒng)可自動(dòng)識(shí)別自然環(huán)境、工業(yè)、建筑施工、交通、社會(huì)生活的典型聲源,輸出聲源類型,與噪聲監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)匹配、標(biāo)識(shí)。并隨著樣本數(shù)據(jù)庫(kù)的不斷擴(kuò)充,進(jìn)一步增加識(shí)別種類和提升識(shí)別率。


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訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建過程中,充分考慮地理環(huán)境多樣性、文化差異性、生物屬性差異,來源區(qū)域、來源渠道多樣化??垢蓴_能力部分,采用自研數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行不同程度增強(qiáng),從而提高模型訓(xùn)練效率。

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下一步,明德環(huán)保將繼續(xù)深耕噪聲監(jiān)測(cè)的數(shù)智化應(yīng)用,不斷升級(jí)噪聲聲紋深度識(shí)別模型,助力城市聲環(huán)境質(zhì)量的智能分析和溯源工作,服務(wù)噪聲精準(zhǔn)管控。


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