應(yīng)用人工智能，可以精準(zhǔn)識別人的指紋。而在環(huán)境污染防治領(lǐng)域，讓人摸不著的噪聲，如今也有了它專屬的“指紋”——噪聲聲紋。

為了甑別復(fù)雜噪聲環(huán)境下各類噪聲貢獻(xiàn)情況，提升噪聲源定位溯源能力，推進(jìn)噪聲污染治理相關(guān)工作，廣東省成功構(gòu)建了我國首個典型城市噪聲聲紋數(shù)據(jù)庫，并率先在國內(nèi)編制了《典型城市噪聲聲紋數(shù)據(jù)庫建設(shè)技術(shù)指南》，建立了全省統(tǒng)一的聲紋庫建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)。該技術(shù)填補了我國噪聲聲紋庫的技術(shù)空白，為其他城市提供了可借鑒的范例。

全省廣撒網(wǎng)，豐富聲紋庫樣本

和每個人有專屬的指紋一樣，每一種噪聲，也有其專屬的聲紋。比如行駛在路上的貨車和轎車聲紋是不同的，工地里打樁機和發(fā)電機的聲紋是不同的，不同人說話的聲紋也不一樣……即使是相同種類的噪聲源，在不同的時間、地點，因氣候、地質(zhì)等條件的不同，產(chǎn)生的噪聲聲紋也并不一樣。

為了精準(zhǔn)追蹤和評估噪聲污染，廣東省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心（以下簡稱“省監(jiān)測中心”）聯(lián)合相關(guān)駐市站和廣州草木蕃環(huán)境科技有限公司等單位，在廣州、佛山、珠海等試點城市“廣撒網(wǎng)”，布設(shè)120多個采集點位，采集海量聲紋數(shù)據(jù)。從2023年2月6日起，省監(jiān)測中心花了一年多的時間，采取噪聲自動監(jiān)測與人工采樣相結(jié)合的方式，出動420多人次，采集了100多萬條噪聲聲紋。經(jīng)過篩選、過濾雜音，最終入庫的標(biāo)準(zhǔn)聲紋數(shù)據(jù)約12萬條，成功構(gòu)建了我國首個典型城市噪聲聲紋數(shù)據(jù)庫。

“建庫樣本分布覆蓋面廣，涵蓋了建筑施工、工業(yè)、交通、社會生活、自然等噪聲污染防治的各個典型場景，有效樣本數(shù)量上也達(dá)到了百萬以上級別，并且還在逐步增加?！笔”O(jiān)測中心監(jiān)測二室主任陳多宏表示。

據(jù)介紹，噪聲聲紋庫技術(shù)及數(shù)據(jù)庫建設(shè)是結(jié)合噪聲污染防治業(yè)務(wù)管理的需求，落實噪聲法指示精神，通過新一代信息技術(shù)、人工智能技術(shù)等科技創(chuàng)新手段，解決人民群眾關(guān)心的噪聲擾民問題的具體實踐。

“人民群眾關(guān)心的問題無小事。因為該項工作技術(shù)難度高，且又是關(guān)乎民生的重點方向，項目得到了省領(lǐng)導(dǎo)的大力支持，且項目經(jīng)費也是來自省政府專項基金?！标惗嗪瓯硎?，此外，省監(jiān)測中心還針對噪聲聲紋庫建設(shè)梳理了一套可標(biāo)準(zhǔn)化的方法和流程，對開展后續(xù)成果應(yīng)用推廣等工作奠定了基礎(chǔ)。

多方聚合力，研發(fā)本土化技術(shù)

“城市噪聲源種類繁多，且往往存在交疊，難以準(zhǔn)確分離和識別?！睋?jù)介紹，由于噪聲源具有多樣性與復(fù)雜性，且大規(guī)模噪聲數(shù)據(jù)的收集與精確標(biāo)注需要大量人力物力。因此，省監(jiān)測中心通過引入無監(jiān)督的自訓(xùn)練算法和深度學(xué)習(xí)算法等人工智能技術(shù)，在采集到的一百多萬條噪聲聲紋中，排除了大量非目標(biāo)噪聲源片段，以此來降低后續(xù)人工審核的工作量。

“在數(shù)據(jù)采集前期，存在數(shù)據(jù)無效重復(fù)采集等各種困難，我們項目組的同事們沒有任何怨言，集中力量解決難題，最終保證了階段任務(wù)的完成?！痹谡劶皵?shù)據(jù)庫建設(shè)執(zhí)行時的艱難過程，省監(jiān)測中心監(jiān)測二室高級工程師伍世豐深有感觸。在整個執(zhí)行過程中，省監(jiān)測中心項目組團隊輾轉(zhuǎn)多個城市的典型噪聲場景，任勞任怨，風(fēng)雨無阻。

為了幫助該項目更好地完成，省監(jiān)測中心還通過聯(lián)合科研機構(gòu)、高校及各地生態(tài)環(huán)境部門，共同開展數(shù)據(jù)收集與標(biāo)注工作。同時，省監(jiān)測中心、高校和企業(yè)也形成了“產(chǎn)學(xué)研用”優(yōu)勢組合，為項目的正常推動與攻堅克難提供了機制保障。

一名來自華南理工大學(xué)的在讀博士研究生，作為項目參與者之一，指出聲紋識別技術(shù)的起源可追溯至國外實驗室開展的語音數(shù)字識別領(lǐng)域，而隨著環(huán)境噪聲越來越被重視，該技術(shù)開始被拓展應(yīng)用于識別噪聲類型。近年來，各大高校也積極響應(yīng)，深入探索聲紋識別的前沿領(lǐng)域。通過利用人工智能技術(shù)，致力于開發(fā)更為精細(xì)的聲紋分離量化技術(shù)。與此同時，室外噪聲源的定位指向技術(shù)也成為了研究的另一重點，這對于精準(zhǔn)識別噪聲來源具有重要意義。

值得注意的是，由于地域差異，即使是相同類型的聲紋也可能存在差異。為了克服這一挑戰(zhàn)，本項目特別注重采集不同區(qū)域的相同聲紋樣本，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建聲紋數(shù)據(jù)庫，從而有效降低了因地域差異導(dǎo)致的錯誤率，顯著提升了廣東省噪聲聲紋識別的準(zhǔn)確率。這一系列本土化的技術(shù)改良與創(chuàng)新，正逐步推動我國聲紋識別技術(shù)邁向新的高度。

“緊跟噪聲污染防治業(yè)務(wù)管理需求，噪聲聲紋庫在智能識別模型訓(xùn)練、超標(biāo)及投訴聲源聲紋比對，以及噪聲污染規(guī)律研究等方面發(fā)揮了基礎(chǔ)支撐作用?！标惗嗪瓯硎?。

成果初應(yīng)用，解決管理痛難點

項目成果不僅僅是研究成果，針對目前生態(tài)環(huán)境管理的業(yè)務(wù)痛點，廣東在部分試點地市開展了技術(shù)驗證與應(yīng)用實踐，聲紋庫作為基礎(chǔ)工作，支撐了一批研究成果的驗證。

根據(jù)研究實踐成果，聲紋庫的應(yīng)用可以在很多方面，包括數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、聲紋比對、決策支撐、污染源管控與環(huán)境評估等。目前，針對機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、聲紋特征比對以及污染源監(jiān)測與管控等方面，已在廣州、佛山、珠海、東莞等地進(jìn)行多批次溯源監(jiān)測技術(shù)驗證與應(yīng)用試點，尤其是群眾關(guān)心的建筑施工、社會生活和工業(yè)企業(yè)，是溯源監(jiān)測應(yīng)用試點的重點。通過聲紋識別技術(shù)，可以實現(xiàn)對噪聲源的精準(zhǔn)識別與分類。

“成功構(gòu)建噪聲聲紋庫對廣東省噪聲監(jiān)測起到了至關(guān)重要的作用，不僅能提升監(jiān)測精度與效率，還能為政府部門進(jìn)行科學(xué)決策提供支持?！标惗嗪杲榻B道，例如為政府部門制定噪聲治理政策提供了科學(xué)的數(shù)據(jù)支持，有助于制定更加精準(zhǔn)、有效的治理措施。同時還促進(jìn)了生態(tài)環(huán)境、公安、城管等多個部門之間的信息共享與協(xié)作，形成了合力治噪的良好局面。

此外，聲紋庫的成功應(yīng)用，還進(jìn)一步推動噪聲監(jiān)測技術(shù)的創(chuàng)新與進(jìn)步，帶動了相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與升級。