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揭秘:如何通過聲紋識別技術(shù)實現(xiàn)噪聲智能溯源?

更新時間:2024-06-28瀏覽:1398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、交通運輸噪聲、社會生活噪聲。


01為什么  要進行噪聲分類識別?

噪聲類型識別等溯源技術(shù),對針對性開展噪聲監(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,針對噪聲超標的監(jiān)測點位,如何高效、精準地完成污染源定位,是用戶最為關(guān)心的問題之一。

以工業(yè)企業(yè)噪聲超標為例,工業(yè)企業(yè)附近的自動監(jiān)測設(shè)備采集的超標數(shù)據(jù),不一定是由被監(jiān)測工業(yè)企業(yè)排放的,也可能受周邊其他聲源影響(如汽車鳴笛、蟲鳴鳥叫)。


02噪聲分類識別技術(shù)  是什么?

噪聲分類識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)測工作的不斷深入,噪聲分類識別工作量巨大,現(xiàn)有的人工識別方法無法滿足噪聲監(jiān)測工作的需要。另一方面,隨著自動識別技術(shù)的進步和AI大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,噪聲分類識別技術(shù)在輔助人工審核判斷超標數(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)測的數(shù)智化需求。在M2300型 環(huán)境噪聲自動監(jiān)測系統(tǒng)中采用了基于AI大數(shù)據(jù)的聲紋深度識別技術(shù),可實現(xiàn)自然聲源和人為聲源的智能識別分類,識別準確率超過85%。


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模型特征可視化(2D)


系統(tǒng)可自動識別自然環(huán)境、工業(yè)、建筑施工、交通、社會生活的典型聲源,輸出聲源類型,與噪聲監(jiān)測數(shù)據(jù)匹配、標識。并隨著樣本數(shù)據(jù)庫的不斷擴充,進一步增加識別種類和提升識別率。


揭秘:如何通過聲紋識別技術(shù)實現(xiàn)噪聲智能溯源?



訓練數(shù)據(jù)庫構(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)增強算法對訓練數(shù)據(jù)進行不同程度增強,從而提高模型訓練效率。

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


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