通過識別從城市傳感器收集的這些聲音片段來幫助抵抗噪音污染

城市是嘈雜的地方，科學(xué)家團(tuán)隊(duì)相信傳感器，人工智能和一些慷慨的志愿者可以幫助解決問題。紐約市(SONYC)的聲音要求市民科學(xué)家聽取城市周圍傳感器收集的10秒聲音片段，并確定他們聽到的內(nèi)容。

向用戶呈現(xiàn)音頻的頻譜圖可視化和選項(xiàng)菜單(“小型發(fā)聲引擎”，“狗吠”，“冰淇淋卡車”)，并且必須選擇適用的所有選項(xiàng)。然后將該信息提供給算法，該算法將學(xué)習(xí)如何更好地識別噪聲源。希望這一切能夠更好地理解噪音污染和更好的抗擊工具。

SONYC是紐約市，紐約大學(xué)和俄亥俄州立大學(xué)之間為期五年的合作項(xiàng)目。Verge與紐約大學(xué)博士后馬克·卡特賴特(Mark Cartwright)進(jìn)行了交談，他正在研究如何將聲音片段標(biāo)記為一個(gè)更安靜的城市。為清楚起見，對這次訪談進(jìn)行了輕微編輯。

SONYC項(xiàng)目的最終目標(biāo)是打擊噪音污染。除了僅僅是煩人的噪音污染有什么負(fù)面影響?

這是這個(gè)城市最復(fù)雜的問題之一。它會產(chǎn)生健康影響，睡眠中斷，聽力損失，學(xué)習(xí)障礙，并且還會產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)影響。我們想讓紐約變得更安靜。

整個(gè)項(xiàng)目試圖監(jiān)測，分析和減輕噪音污染。首先，我們在整個(gè)城市部署了傳感器網(wǎng)絡(luò)，然后我們訓(xùn)練模型以識別城市中不同的噪聲源，以及他們測量的響度。由此，我們可以更好地了解噪音，然后為城市代理商構(gòu)建工具，幫助他們更好地理解噪音并執(zhí)行噪音代碼。

要求志愿者確定噪音的類型。如果您已經(jīng)知道該區(qū)域有多大，那么為什么類型很重要?

它使事情更具可操作性。如果我們只知道城市的某個(gè)特定部分發(fā)出巨響并且我們不知道是什么原因造成的，那就很難減輕噪音。但是，如果我們知道這是一個(gè)導(dǎo)致聲音達(dá)到這個(gè)大峰值的打樁機(jī)，我們可能會測量它，如果它超過了噪音代碼中的閾值，例如。我們可以部署檢查員進(jìn)一步調(diào)查。

我們正在與城市機(jī)構(gòu)密切合作，幫助他們并為他們建立工具。這是未來的工作，所以我現(xiàn)在不能說很多，但我們想要幫助，例如，建筑工人了解噪音足跡和自我調(diào)節(jié)，這樣他們就不會被罰款，市民也能理解城市中的噪音。對他們的生活做出更明智的決定。我們還想讓這些數(shù)據(jù)可供人們在其上構(gòu)建自己的工具。

機(jī)器學(xué)習(xí)如何進(jìn)入所有這一切?

從理論上講，我們可以有成千上萬的人一直在傾聽，以識別這些不同的聲音，并記錄下來，但我們需要大量的人。我們的想法是通過機(jī)器學(xué)習(xí)來擴(kuò)展該過程。

我們可以讓他們聽一些較少數(shù)量的錄音并標(biāo)記它們，而不是讓人們不斷地聽傳感器。我們將這些信息提供給機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并培訓(xùn)他們快速完成這項(xiàng)任務(wù)。我們要求公民科學(xué)家自愿花時(shí)間聽錄音并給他們貼上標(biāo)簽，我們希望由于這是一個(gè)問題，很多人都會關(guān)心這些問題，他們會幫助我們找到解決方案。

需要注釋多少條錄音?

我們估計(jì)約有50,000。我們也有很多冗余。我們要求每個(gè)錄音由三個(gè)不同的人注釋，我們在這些人之間尋求協(xié)議。

你是否擔(dān)心錯誤和人們不善于識別噪音來源?

這是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。我們很想得到可能有更多經(jīng)驗(yàn)的志愿者，比如潛在的一些建筑工人，他們了解手提鉆和鋤頭之間的區(qū)別。

我們喜歡瞄準(zhǔn)紐約人的一個(gè)原因不僅僅是因?yàn)樗麄冏≡谶@里，所以也許有些紐約人對這些聲音的含義有一些潛意識的理解。你可能沒有意識到這一點(diǎn)，但你可以分辨出街道清潔工和鋸子之間的聲音差異。如果你住在紐約并且你一直四處走動，看到街道清潔工并將聲音與之相關(guān)聯(lián)，那么當(dāng)你正在收聽錄音時(shí)，你可能會更好地區(qū)分它們，即使它們都非常嘈雜。并且有一些奇怪的聲音一直發(fā)生在紐約，就像汽車在道路建設(shè)，酒窖門等街道上滾動的聲音一樣。