Noise Recognition By blg data Elaboration

Abstract

Le misure di rumore per la valutazione dell’inquinamento acustico prevedono la raccolta continua di livelli sonori per intervalli che possono arrivare anche a tre settimane. La normativa prevede che tali dati vengano depurati da eventi spuri non riconducibili alla sorgente in esame. Al momento tale riconoscimento viene svolto da personale qualificato con notevole dispendio di tempo e costituisce un limite serio alle attività di monitoraggio. Il progetto si propone di sviluppare algoritmi per il riconoscimento automatico di tali eventi, la loro ottimizzazione e la loro implementazione con costi ridotti a bordo delle centraline di misura. Una fase ulteriore del progetto prevede l’individuazione di sorgenti non ancora catalogate, per una più completa descrizione del clima acustico e come contributo al miglioramento delle norme che regolano l’inquinamento acustico. Il lavoro sfrutterà dati disponibili e dati da raccogliere in collaborazione con il partner, attraverso campagne di misura mirate alla acquisizione di eventi sonori per il training e la validazione dei risultati ottenuti dalla rete neurale che sarà alla base del metodo.
Il progetto sarà configurato in maniera tale da sfruttare i dati provenienti da una rete diffusa di fonometri, quale potrebbe essere quella di una smart city. L’altro obiettivo del sistema consiste nel facilitare l’analisi di dati di rumore per “citizen scientist” che sfruttano il loro telefono per raccogliere dati oppure contribuiscono alla raccolta di dati ospitando moduli fonometrici di modeste dimensioni e costo.