政策背景 

  在制定“十四五”規(guī)劃期間，中國政府對于工業(yè)企業(yè)的噪聲污染問題給予了高度重視，工業(yè)企業(yè)噪聲控制成為了一個關鍵的環(huán)境 保護議題。

  隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展，工業(yè)化進程加速，工業(yè)企業(yè)的數(shù)量和規(guī)模不斷擴大，伴隨而來的是噪聲污染問題的日益嚴重。 噪聲不僅影響周邊居民的生活質(zhì)量，還可能對工人的健康造成威脅，因此，如何在保證工業(yè)發(fā)展的同時，有效控制和減少噪聲污染， 成為了政府和社會共同關注的問題。 

  中國政府在“十四五”規(guī)劃中明確提出了對工業(yè)企業(yè)噪聲污染的治理目標和措施。這包括制定更為嚴格的噪聲排放標準，推動工 業(yè)企業(yè)采用先進的降噪技術和設備，加強噪聲污染的監(jiān)測和管理，以及提高公眾對噪聲污染危害的認識。

方案概述 

  在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，噪聲污染已成為一個不容忽視的環(huán)境問題。為了有效控制和降低工業(yè)噪聲對環(huán)境和人體健康的影響，開發(fā)一 套高效的工業(yè)企業(yè)噪聲在線監(jiān)測系統(tǒng)顯得尤為重要。系統(tǒng)能在實時監(jiān)控工業(yè)企業(yè)產(chǎn)生的噪聲水平，符合國家或地方的環(huán)境保護標準，同時提供數(shù)據(jù)分析和報警功能，以輔助企業(yè)采取相應的減噪措施。

系統(tǒng)組成 

  工業(yè)企業(yè)噪聲自動監(jiān)測系統(tǒng)由一臺或多臺噪聲監(jiān)測子站、 噪聲自動監(jiān)測管理平臺及氣象參數(shù)采集設備組成，能對工業(yè) 企業(yè)噪聲進行實時自動監(jiān)測和數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。

設備組成 

全天候戶外傳聲器：戶外傳聲器具備防風、防雨、防塵、防干擾設計以適應戶外長期連續(xù)使用的目的。戶外傳聲器的風罩會對噪聲測試的精度形成干擾。我司環(huán)境噪聲在線監(jiān)測系統(tǒng)使用的戶外傳感器已獲得中國計量器具型式批準認證證書CPA，該戶外傳感器能在保證防風、防雨、 防塵、防鳥停的同時，仍然能保證傳聲器的頻率響應達到GB/T3785-2010中對2級傳感器的頻率響應要求。 

噪聲采集分析單元：噪聲采集分析單元具有信號采集和數(shù)據(jù)分析功能，同時可以保證數(shù)據(jù)存儲。環(huán)境噪聲在線監(jiān)測系統(tǒng)的噪聲采集分析單元不是簡單 的內(nèi)部放置一臺聲級計進行信號采集，而是用了一臺工業(yè)級工控機，專門開發(fā)了適合噪聲自動監(jiān)測系統(tǒng)的信號采集軟件。 

通信單元：實現(xiàn)噪聲站到噪聲監(jiān)測系統(tǒng)軟件服務器的數(shù)據(jù)通信。環(huán)境噪聲在線監(jiān)測系統(tǒng)采用4G無線通信的方式，該方式能夠滿足系統(tǒng)的基本 數(shù)據(jù)的傳輸，同時也能保證傳輸?shù)姆€(wěn)定。 

電源控制單元：供電力供應，防止外部電源抖動對測量精度的影響，保護噪聲監(jiān)測站免受外部浪涌攻擊。 

4G無線通訊模塊：采用LTE3GPPRel.11技術，支持最大下行速率150Mbps和最大上行速率50Mbps；同時在封裝上兼容移遠通信UMTS/HSPA+ UC20模塊以及移遠通信多網(wǎng)絡制式LTECat3模塊，實現(xiàn)了3G網(wǎng)絡與4G網(wǎng)絡之間的無縫切換。保證設備數(shù)據(jù)穩(wěn)定快速上傳。 

機箱：環(huán)境噪聲在在線監(jiān)測系統(tǒng)采用全天候防護箱，采用防腐防銹材質(zhì)，符合IP55標準，用于放置噪聲采集分析單元、數(shù)據(jù)采集板、 電源控制單元等，起到防風、防雨、防盜的作用。 

錄音：錄音，視頻采集、聲源定位、聲紋識別（選配）

聲紋識別產(chǎn)品描述

  聲紋識別，也被稱為說話人識別，是一種生物識別技術，通過轉(zhuǎn)換聲音信號為電信號，用計算機進行特征提取和身份驗證。其生物學基礎在于生物的語音信號攜帶著獨特的聲波頻譜，就像指紋一樣具有唯一性和穩(wěn)定性。

技術特點

  噪聲聲音類型識別是指通過機器學習算法，對環(huán)境中的噪聲進行分類，以判斷其可能的來源和類型。例如，區(qū)分機器噪聲、人聲噪聲、交通噪聲等。

  AI在噪聲聲音類型識別中的應用主要體現(xiàn)在深度學習技術中，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用。首先，需要收集大量的聲音數(shù)據(jù)，并利用深度學習算法對這些數(shù)據(jù)進行訓練，以提取出有用的特征并進行模型優(yōu)化。然后，將輸入的聲音與已知的聲音模型進行比對，通過計算輸入聲音的特征與模型之間的距離或相似度，來確定輸入聲音的身份。

  此外，對于特定的應用場景，如室內(nèi)場景、戶外場景識別，公共場所、辦公室場景識別等，還可以使用專門的音頻處理前端部分。

  值得注意的是，盡管AI在噪聲聲音類型識別方面有著廣泛的應用前景，但是在實際應用中仍然面臨著許多挑戰(zhàn)，如噪聲環(huán)境的復雜性、語音信號的多樣性以及模型的優(yōu)化等問題。因此，如何提高噪聲聲音類型識別的準確性和魯棒性，仍然是未來研究的重要方向。