基于烦躁感知的环境噪声分级识别模型及其在深圳市的应用（二等奖）

       三、主要完成人：张明棣、余   磊、许   愿、徐   勇、梁   鸿、徐东超、何伟彪、郜   飞、苏晓煜

       四、项目简介：

       深圳噪声监测工作中，发现了生态区域自然声超标问题，给噪声治理造成一定困扰。针对这一问题，基于声景研究成果，哈工大声景项目组开展了噪声源识别研究。在深圳科技创新委、生态环境局项目支持下，完成了涵盖深圳全域、全年时间段的环境声数据录制、采集分析工作。通过对6万多噪声源片段声学特征量统计分析，提炼出44个典型环境噪声进行“烦躁度”主观评价实验，获得了基于烦躁感知的4等级噪声源。进而通过机器学习，建立了噪声源等级识别模型，实现了0.8以上准确的噪声源等级识别。同时，基于自然声对降低噪声负面影响的重要性，项目还建立了自然声识别模型，识别噪声中的自然声比率，其准确率达到了0.8以上。
       五、项目创新点：

       项目研究成果目前已经或正在应用于城市噪声环境管理、噪声自动监测工程、城市声环境工作与宣传等方面。具体有：（1）深圳市生态环境局的环境噪声管理工作，包括：深圳华侨城噪声投诉工作服务、深圳市噪声自动监控系统建设的声环境质量监测点位的选取、协助修订《深圳市生态文明建设考核实施方案》中声环境质量部分；（2）中建科技集团有限公司深圳分公司“装配式微型智慧环境监测平台”项目的噪声图谱溯源系统的声源解析；（3）深圳市市政设计研究院有限公司的《深圳市声环境监测点位调整工作》项目的全市声区域声环境质量监测网格优化。