智能溯源讓噪聲“無處逃”

噪聲污染已經成為老百姓最為關切的環境問題之一。長期在噪聲暴露環境下工作和生活，對人的情緒和健康都會產生消極影響，因此，對噪聲污染進行監測與管控非常重要。然而，噪聲是能量波，容易受到環境傳播影響與各種疊加干擾，導致有關部門對噪聲進行溯源監測變得非常困難。

為深入落實新修訂的《噪聲污染防治法》，解決現有噪聲監測技術無法定向、無法精準溯源等突出問題，廣東在全國率先構建噪聲溯源監測技術路線、研制智能溯源設備，通過噪聲與人工智能深度融合，實現快速定向、定性、定量追蹤和評估噪聲污染，并在多個城市成功示范應用。

研制智能溯源設備，

實現從“聽見”到“找到”

“聲音從哪個方向來，我們的系統都可以計算出來。請看這臺設備，系統會聯動這臺設備的攝像頭等部件。你看，我們說話的聲音比其他的聲音要大，系統識別到，攝像頭就會轉過來對著我們這個方向進行錄制。錄制結束后，聲音會被識別分離并得出結果，并在我們的平臺上展示。”廣東省生態環境監測中心（以下簡稱“省監測中心”）監測二室高級工程師伍世豐指著一臺監測設備向筆者介紹道。

據了解，為了解決噪聲污染溯源難的問題，依托省長基金項目“城市環境噪聲智能溯源監測和評估技術及應用示范”，省監測中心聯合華南理工大學、廣州大學、珠海高凌信息科技股份有限公司、廣州草木蕃環境科技有限公司等科研院所及高新技術企業，共同研制了噪聲監測設備——噪聲智能溯源監測移動子站。該設備主要由噪聲自動監測模塊、溯源監測模塊、監控球機和六參數氣象監測儀組成，與監控平臺共同構成智能溯源監測系統。

“要準確定位噪聲源，實現從‘聽見’即‘找到’的智能監測，就需要高性能的聲源指向定位技術。”伍世豐表示，該設備充分利用麥克風陣列信號處理技術，結合多聲源識別與分離解析技術，獲得了基于麥克風陣列波達時延檢測的高性能多聲源指向定位技術方案。

能“聽見”，下一步就要實現能“聽清”。據介紹，項目團隊綜合考慮了基于分離與增強處理的多聲源分離技術方案，將混合多聲源信號轉換到高維特征空間，通過有效訓練獲得混疊信號的不同表征，建立起了多聲源分離與量化解析技術方案。其中，混疊噪聲分離識別和多噪聲源的方位指向技術都達到了國內領先水平。

“該設備能分辨多個聲源疊加時的噪聲成分并計算其能量占比。舉個例子，就比如我倆在對話，我們的音色不同，音量也不同，這套設備就能把我倆的聲音給分離開來，通過測算獲得每人聲音分貝數。”伍世豐介紹道。

值得一提的是，該技術在廣東省典型噪聲聲紋庫的基礎上得以應用，通過AI量化識別分離模型訓練，同時將噪聲計量監測、聲陣列信號處理與聲像聯動抓拍技術相結合，建立了噪聲污染定性、定量和定向的智能追蹤溯源技術路線，實現了噪聲監測從“聽到”到“聽清”，從“聽到”到“找到”的核心溯源技術能力。

產學研用優勢互補，

解決追蹤技術難題

在開展噪聲溯源監測技術開發攻關的過程中，產生了很多模型或者算法等軟性研究成果，但成果如何與已有的噪聲監測技術標準相結合，卻是讓項目團隊頭疼的難點。

“在這方面，項目組中的高校團隊成員并不擅長，但企業團隊相對擅長，在產學研用結合之下，很多問題迎刃而解。”項目組相關負責人透露。

目前，針對功能區聲環境質量監測已經有一系列的標準法規在執行或編制中，但項目落地應用實踐時，在噪聲污染源投訴管理方面仍可能會產生一些具體的問題。項目組經過多輪溝通后，以最終使用為目標，在滿足已有標準體系的技術上統一了技術實現標準，為后續的應用推廣奠定了基礎。

例如，項目利用產學研用互補優勢，研發了精準分離和量化評估各類噪聲的智能溯源監測模塊，克服了設備兼容性差、接口不標準、聲音信號傳輸難、復雜環境適應性低等技術難點。同時，該模塊與噪聲計量監測設備相結合，集成建設噪聲智能溯源監測設備，實現了“聲像聯動、定向溯源、量化評估”等功能。

“溯源監測技術是人工智能、大數據技術等新一代信息技術在噪聲監測領域的具體創新應用，為解決噪聲污染防治難的問題提供了新的解決思路和技術手段。”省監測中心相關負責人表示。

該技術為生態環境部門提供精確溯源手段，不僅落實了《中華人民共和國噪聲污染防治法》的指示精神，也是當前生態環境保護污染防治行動數智化轉型的具體科技創新實踐，對完善噪聲標準體系具有重要意義。

實現監測場景應用，

提升智能溯源能力

前不久，有居民在廣東省民聲熱線中反映了東莞市某包裝印刷有限公司噪聲擾民問題，由于該企業與住宅樓僅一墻之隔，居民反映該企業生產時噪聲分貝過大，影響其日常生活。

為了盡快解決該問題，省監測中心配合省生態環境廳到現場進行核查，發現該企業已經用鐵皮對整個廠區進行圍蔽，以減少生產噪聲對周邊環境的影響。監測人員在地面進行噪聲監測時，發現該企業噪聲達標排放。

“因為一樓噪聲分貝值是在限值范圍，我們就到了二三樓進行監測，果不其然，噪聲分貝值變高了。”伍世豐向筆者透露。

為了盡快查清噪聲來源，省監測中心相關技術團隊利用剛剛研發的智能噪聲溯源監測設備，對該企業開展噪聲污染源溯源，通過“量化溯源—指向定位—自動定向拍攝”的實踐應用，成功查清了噪聲來源，有效支撐了生態環境部門確定噪聲投訴的主要聲源。

據介紹，目前，全省共有5套設備，除了東莞，廣州、佛山和惠州等地市也完成了技術驗證和應用示范。如在廣州開展人為噪聲精準評估，在公園休憩區量化識別自然聲源與社會生活聲源及晝夜變化特征研究。在佛山和惠州開展復雜聲源環境下中小學敏感建筑物周邊噪聲量化識別及指向定位示范應用，分析典型建筑施工工地周邊聲源量化識別及長時序變化特征等。

“通過示范應用，可以提高各項數據的傳輸性能，我們也修正了各類聲源指向定位，增補了聲紋庫，有效提升了智能溯源能力。”省監測中心相關負責人表示。

由于該系統可快速應用部署，應用場景較廣，生態環境部門可以用其開展污染溯源監測、管理取證和環境評估等相關業務，以工業企業廠界溯源監測為例，可在具有敏感區一側的廠界快速展開部署。

“設備開機運行后，系統不但可以精準采集到廠界排放噪聲值，還可以通過溯源監測模塊追溯到施工噪聲源來源方向和位置，并聯動攝像頭進行影像取證。”伍世豐表示，在影像取證的同時，噪聲值、超標錄音、溯源定位結果、抓拍影像、氣象參數等數據無線回傳后，在平臺端進一步給出超標聲源類型的量化識別結果，以及不同聲源類型的識別結果和各自能量占比。

此外，在平臺端還可以通過歷史數據查詢、聯合數據統計等方式實現多模態數據的融合分析，實現噪聲的精準監測與溯源。