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智能城市的声音

每个大城市都有这个挑战:满足音乐会组织者和参与者,同时安抚音乐会场的邻居。

MONICA项目展示了物联网技术如何在大型露天文化和体育赛事中管理声音和安全,并让每个人都感到高兴。

“在蒂沃利,我们不断探索在提供最佳质量活动的同时尽量减少对环境影响的方法。”
Michael Frejdal,蒂沃利花园生产主管

当Keith Richards在一群发出尖叫声的滚石乐迷面前发出“(I Can’t Get No) Satisfaction”的第一个音符时,你希望那些购票者觉得他们所花的钱确实是值得的。但你当然不希望它以让邻居不满为代价。
你怎么能知道在城市街道和人行道上飘荡的声音中哪些是从音乐会中传出来的,以及对于一个活跃的大都市多少分贝才是“正常”的噪声?

这就是MONICA项目着手要解决的问题。大规模展示了城市如何使用物联网(IoT)来应对这些挑战,MONICA部署了一个基于云的平台,以无线方式连接各种支持物联网的设备。控制系统监控采集到的数据,并根据采集到的信息自动触发所需的操作。

该项目期望得到的一个结果就是这样一个音响系统:可以减少音乐会区域以外的低频声,同时不会干扰使用该系统的场地观众区中的音乐。它应该能使音乐会场地内指定的安静区域。音响系统将根据天气、听众、音乐类型和其他变量的变化自动调整。

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来自欧盟各地的二十九个合作伙伴
Brüel & Kjær是参与MONICA项目的众多合作伙伴之一。该公司的角色有三个方面:1) 创建和提供适用于欧盟试点的支持物联网的声级计样机;2) 开发可以准确评估不同声音贡献影响的复杂算法;和3) 自动检测可能指示“安全状况”的声音。

Brüel & Kjær研究工程师Karim Haddad博士说:“这将要求Brüel & Kjær和参与项目的所有其他合作伙伴采集他们需要的数据——我们可以在任何地方部署我们的解决方案。所有数据都受到保护以确保隐私,MONICA将遵守适用的国家和欧盟关于数据保护、隐私、知情同意和授权的法规。

Karim补充说:“声级计将包含GPS信息,因此您可以准确识别它们的位置并从云中采集需要的数据。”

作为数据采集过程的一部分,传声器放置在需要优化声音的地方,并且满足景观的独特需求。从天气到周围建筑物的位置以及声音本身都会影响声音传播的方式。“如果在音乐会场地附近一段路程内没有建筑物,则声波可以传播很远的距离。但在建筑背后,则没有太多的声音贡献,所以你可能根本听不到音乐会的声音。温度、风和湿度也会影响声音传播的方式,并且某些噪声比其他声音传播距离更远。这很复杂。”Brüel & Kjær研究工程师Wookeun Song博士说。

The-sound-of-a-smart-cityFredagsrock(Friday's rock)在蒂沃利的露天舞台上演出

是演唱会噪声还是城市噪声?
当然,如果可以检测出音乐会活动的整体声音有多大以及城市噪声有多大,那么测量声级仅适用于MONICA项目的环境。

这就要求Brüel & Kjær创建算法,放置在云中,并与可以计算不同声音贡献的支持物联网的设备相关联。

有些算法要依靠各声级计之间的时间同步——几乎是毫秒级。否则,算法不可能确定声音是如何在不同位置之间传播的。关于需要采取哪些措施来确保最佳声音取决于准确数据的可用性。

“区分不同的声源并不是一件容易的事。此外,还没有人创造出这种区分音乐会噪声和城市噪声的算法,”Wookeun说。

Brüel & Kjær使用机器学习技术以及其他类型的算法来解决识别音乐会噪声与城市噪声的基本问题。在机器学习的‘训练’阶段,一种学习算法使系统能够确定如何区分音乐会噪声和其他类型的噪声。

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Karim Haddad和Wookeun Song在Brüel & Kjær的创新团队工作——该团队负责研究解决和简化客户现有和未来声音与振动挑战的新方法和新技术

蒂沃利花园(Tivoli Gardens)里的Guinea
“当其他类型的声音重叠时,评估计算音频记录中特定声音(如音乐)的贡献并不容易。”
Karim Haddad,Brüel & Kjær研究工程师
为了生成机器学习所需的大量数据,Brüel & Kjær已经在一年内的不同时间在丹麦哥本哈根监测了数百小时的声音。其中包括不同的天气条件,以及哥本哈根市中心蒂沃利花园的Friday Rock音乐会。

蒂沃利是世界上最受欢迎的游乐园之一,它既是音乐会赞助商的好去处,周边也是一个巨大的居民圈,使其非常适合该项目。

Brüel & Kjær现在正在分析数据,并在本月开始的蒂沃利Friday Rock音乐会新季期间进行更多测量。这可用于算法验证。

MONICA项目包括六个试点地点,其中包括蒂沃利。截至Waves发布之日,仍不知道声级计将在哪里正式亮相。

安全与声音
安全是MONICA项目的另一个方面,声音在其中起着一定的作用。尽管在音乐会现场使用摄像机,但它们的用处也只是可以看到东西 - 有时看到的是肩并肩的人‘墙’

但是,声音没有视线问题,所以我们可以检测声学异常。例如,假设一些音乐会观众之间正在发生一场打斗,但是从摄像机里看不到。如果在整个区域都部署了声级计,则可以确定特定传声器附近存在问题并派遣安保人员到该位置。

通过结合视频和音频,在音乐会区域或附近实际发生的事情的图像变得更加准确。

更智能的城市,更智能的居民
智能手环、摄像机、扩音器、手机和智能眼镜等设备也将成为MONICA将提供的用于增强城市服务的应用组合的一部分。

该项目有可能以多种方式使用。基于开放的标准和体系结构,平台可以在多个应用中重复使用,只是应用领域取决于特定的部署。

在以后的Waves期刊中查找该项目的结果。

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关于MONICA
MONICA项目代表网络化物联网可穿戴品管理(Management of Networked IoT Wearables) - 文化安全应用的大规模示范。这是由欧盟委员会共同资助的一个为期三年的项目,涉及来自9个国家的29个合作伙伴。在丹麦,参与者包括蒂沃利花园,它是一个举办户外音乐会的游乐园;丹麦技术大学正在优化和预测声音传播;Brüel & Kjær负责检测、测量和分析声音数据。

该项目预计在2018年春季进行首次示范,六个试点分别位于波恩、哥本哈根、汉堡、利兹、里昂和都灵。

查看更多:http://www.monica-project.eu/


真有那么难吗?
区分低频噪声是区分音乐会噪声和城市噪声的众多挑战之一。因为低频鼓、低音吉他、汽车、卡车或雷声等低频声音的频率范围要比高频声音窄得多,所以它们很难区分——无论是人耳还是机器。

Brüel & Kjær解决方案使用机器学习来首先检测被测量的声音是否确实来自音乐会;然后,该算法确定来自演唱会的总的同步声音图像有多少。