CN109933933A - 一种噪声治理方法和设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种噪声治理方法和设备，方法包括：采集噪声样本，对所述噪声样本进行处理获得参数数据，根据所述参数数据计算所述噪声样本的干扰度；通过敏感度评价法判断所述噪声样本是否对居民造成影响，若是，通过对所述噪声样本进行相关性分析和调制确定噪声污染源，生成调制声样本并根据所述调制声样本确定噪声控制量；根据所述噪声污染源，通过声整列确定所述噪声样本的声源位置；根据所述声源位置，设计降噪产品。本申请提供的噪声治理方法，能够精准辨别噪声的声源位置，对噪声性能进行精准判断，并能根据判断结果制定相应的降噪产品。

Description

一种噪声治理方法和设备

技术领域

本申请属于噪声治理技术领域，尤其涉及一种噪声治理方法和设备。

背景技术

随着经济和社会的不断发展，城市用地越来越紧张，导致很多工业企业、道路交通与居民区的距离，影响的人群也越来越多，影响面也越来越广。公众对维护自身环保权益和安全防护权益的意识不断提高，经常以噪声污染问题为突破口，组织维权，群访、围堵等事件时有发生，损害了社会和谐，且对社会治安等造成了稳定隐患。当前在日常处理工业企业噪声对居民的影响时，主要依据《工业企业厂界环境噪声排风标准》(GB12348)、《声环境质量质量标准》(GB3096)等标准，该类标准主要以LA为评价指标或者控制目标，其在处理居民投诉与污染治理时存在以下问题：(1)由于城市用地越来越紧张，居民周围的环境噪声来源地也越来越多，包括工业噪声、交通噪声甚至社会环境噪声(如电梯和空调等)等，如何判断噪声的来源是目前噪声投诉的第一要求。但是由于现阶段依据LA评价法为标量，仅能检测敏感点的噪声大小，而无法识别噪声的来源以及该噪声的特性；(2)LA评价法是基于A计权网络进行评价，由于A计权网络对低频段噪声的衰减较多，导致在评价以低频声或者是音调声为主的声音时，噪声的衰减量较大，致使在噪声评价与治理中经常性出现主客观不统一的情况，很影响噪声治理的效果；(3)目前所采用的降噪技术基本上是以降低声源或厂界环境的LA为主要目的，随着技术的发展，许多声源及厂界噪声的LA已得到有效控制，但是现有的降噪方法却并不能改变噪声的频谱特性。

发明内容

本申请实施例提供了一种噪声治理方法和设备，能够精准辨别噪声的声源位置，对噪声性能进行精准判断，并能根据判断结果制定相应的降噪产品。

本申请第一方面提供了一种噪声治理方法，包括：

采集噪声样本，对所述噪声样本进行处理获得参数数据，根据所述参数数据计算所述噪声样本的干扰度；

判断所述噪声样本是否对居民造成影响，若是，通过对所述噪声样本进行相关性分析和调制确定噪声污染源，生成调制声样本并根据所述调制声样本确定噪声控制量；

根据所述噪声污染源，通过声整列确定所述噪声样本的声源位置；

根据所述声源位置，设计降噪产品。

进一步的，所述噪声样本具体包括污染源声样本、敏感点声样本和背景噪声声样本。

进一步的，所述采集噪声样本，对所述噪声样本进行处理获得参数数据，根据所述参数数据计算所述噪声样本的干扰度具体包括：

采集噪声样本；

通过声学样本处理器对所述噪声样本进行预处理，获取20Hz～20000Hz的预处理声样本；

对所述预处理声样本进行重分析，获取所述预处理声样本三分之一频程下的L_Aeq和L_Ceq，以及全频段的响度、响度级、音调度、粗糙度、抖晃度、尖锐度和频谱图；

根据所述L_Aeq、L_Ceq、响度、响度级、音调度、粗糙度、抖晃度、尖锐度和频谱图，通过干扰度计算模型分别计算获得背景声干扰度D_背和实测声干扰度D_测：

D＝0.011N+0.174L_N+0.063S

式中，D为干扰度，无量纲；N为响度，sone；L_N为响度级，tone；S为音调度，tu。

进一步的，所述判断所述噪声样本是否对居民造成影响，若是，通过对所述噪声样本进行相关性分析和调制确定噪声污染源，生成调制声样本并根据所述调制声样本确定噪声控制量具体包括：

查阅获得敏感点声环境下的标准干扰度阈值D_标；

判断所述标准干扰度阈值是否等于所述背景声干扰度，若是，将所述实测声干扰度除以所述背景声干扰度，获得所述敏感点声环境下的敏感率，若否，根据敏感率第二计算公式计算所述敏感率：

式中，A为所述敏感率，无量纲；

当所述敏感率大于1时，所述噪声样本对居民造成影响；

对所述噪声样本依次进行幅度分析、调制分析、频谱平衡分析以及通过B&K SQ分析软件对所述噪声样本进行调制，确定所述噪声样本的噪声污染源；

通过所述B&K SQ分析软件对所述噪声样本进行调制获得调制声样本，根据所述调制声样本获得噪声控制量。

进一步的，所述根据所述噪声污染源，通过声整列确定所述噪声样本的声源位置具体包括：

根据所述噪声污染源，先通过声整列缩小声源位置范围，再通过压缩波束形成算法进行生源位置定位，确定声源位置。

进一步的，所述根据所述声源位置，设计降噪产品具体包括：

根据所述声源位置和所述噪声样本的性能，选择相应的降噪材料，再根据降噪设计估算结果确定降噪产品的形状。

进一步的，所述降噪产品的形状具体包括全封闭式降噪型和局部半封闭降噪型。

进一步的，还包括：对确定的降噪产品进行降噪产品的性能预测。

进一步的，所述对确定的降噪产品进行降噪产品的性能预测具体包括：

设置声源，获取所述声源处的噪声样本的各项降噪前参数数据；

在所述声源处放置所述降噪产品，并获取各项降噪后参数数据；

对比所述各项降噪前参数数据和所述各项降噪后参数数据，根据对比结果调整所述降噪产品，直至所述各项降噪后参数数据达标。

本申请第二方面提供一种噪声治理设备，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行上述第一方面所述的一种噪声治理方法。

从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：

本申请实施例中，提供了一种噪声治理方法，包括：采集噪声样本，对所述噪声样本进行处理获得参数数据，根据所述参数数据计算所述噪声样本的干扰度；通过敏感度评价法判断所述噪声样本是否对居民造成影响，若是，通过对所述噪声样本进行相关性分析和调制确定噪声污染源，生成调制声样本并根据所述调制声样本确定噪声控制量；根据所述噪声污染源，通过声整列确定所述噪声样本的声源位置；根据所述声源位置，设计降噪产品。

本申请提供的噪声治理方法，能够精准辨别噪声的声源位置，对噪声性能进行精准判断，并能根据判断结果制定相应的降噪产品。

附图说明

图1为本申请实施例中一种噪声治理方法的流程示意图一；

图2为本申请实施例中一种噪声治理方法的流程示意图二。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

参见图1，图1为本申请实施例中一种噪声治理方法的流程示意图一：

本申请实施例提供了一种噪声治理方法，包括：

100，采集噪声样本，对噪声样本进行处理获得参数数据，根据参数数据计算噪声样本的干扰度；

200，判断噪声样本是否对居民造成影响，若是，通过对噪声样本进行相关性分析和调制确定噪声污染源，生成调制声样本并根据调制声样本确定噪声控制量；

300，根据噪声污染源，通过声整列确定噪声样本的声源位置；

400，根据声源位置，设计降噪产品。

需要说明的是，本申请实施例提供的一种噪声治理方法，首先采用双耳式麦克风，或者是别的采集声样本的仪器设备，现场记录至少间隔3个时间周期内的声样本，时间周期间隔时长以及具体的获取数目本申请在此不做限定，并且，采集噪声样本的时间段选择在噪声敏感点居民反映对日常生活影响最大的时间段进行，采集到噪声样本后，对噪声样本进行分析处理，获得各项参数数据，其中参数数据具体有获取1/3倍频程下的L_Aeq、L_Ceq，以及全频段下的响度(N)、响度级(L_N)、音调度(T)、粗糙度(R)、抖晃度(F)、尖锐度(S)及其频谱图；并基于上述参数，计算获得的噪声样本的背景声干扰度和实测声干扰度；通过评价该噪声样本判断其是否已经对周围的居民造成影响，若是，对该噪声样本进行相关性分析以及调制，确定污染源，生成调制声样本，根据该调制声样本确定噪声污染源；根据确定的噪声污染源，再通过声整列确定噪声样本的声源位置；最后设计相应的降噪产品，并放置于噪声的声源位置，以降低噪声对居民的影响。

进一步地，噪声样本具体包括污染源声样本、敏感点声样本和背景噪声声样本。

需要说明的是，原始噪声样本需采用双耳式麦克风，现场记录至少3个时间周期内的声样本，采集数据包括污染源声样本(X_源)、敏感点声样本(X₁)、背景噪声声样本(X_背)，其中，背景噪声声样本(X_背)采集需要采集声样本人员与当地居民商议决定。

参见图2，为本申请实施例提供的一种噪声治理方法的流程示意图二：

进一步地，采集噪声样本，对噪声样本进行处理获得参数数据，根据参数数据计算噪声样本的干扰度具体包括：

101，采集噪声样本；

102，通过声学样本处理器对噪声样本进行预处理，获取20Hz～20000Hz的预处理声样本；

需要说明的是，通过B&K Pulse Reflex声学样本处理器对噪声样本进行预处理，获取20Hz～20000Hz的预处理声样本；

103，对预处理声样本进行重分析，获取预处理声样本三分之一频程下的L_Aeq和L_Ceq，以及全频段的响度、响度级、音调度、粗糙度、抖晃度、尖锐度和频谱图；

需要说明的是，对预处理声样本进行重分析，获取三分之一倍频程下的L_Aeq和L_Ceq，以及全频段下的响度(N)、响度级(L_N)、音调度(T)、粗糙度(R)、抖晃度(F)、尖锐度(S)及其频谱图；

104，根据L_Aeq、L_Ceq、响度、响度级、音调度、粗糙度、抖晃度、尖锐度和频谱图，通过干扰度计算模型分别计算获得背景声干扰度D_背和实测声干扰度D_测：

D＝0.011N+0.174L_N+0.063S

式中，D为干扰度，无量纲；N为响度，sone；L_N为响度级，tone；S为音调度，tu。

需要说明的是，基于上述获取到的参数，计算该噪声样本的干扰度(D)，干扰度主要反映居民环境噪声对他们日常生活的干扰程度，该值无量纲，数值越大表示其干扰性越大，干扰度的计算模型如下：

D＝0.011N+0.174L_N+0.063S

式中：D为干扰度值，无量纲；N表示响度，sone；L_N表示响度级，tone；S表示音调度，tu，并基于以上的计算，获得背景声干扰度(D_背)、实测声干扰度(D_测)。

进一步地，通过敏感度评价法判断噪声样本是否对居民造成影响，若是，通过对噪声样本进行相关性分析和调制确定噪声污染源，生成调制声样本并根据调制声样本确定噪声控制量具体包括：

查阅获得敏感点声环境下的标准干扰度阈值D_标；

判断标准干扰度阈值是否等于背景声干扰度，若是，将实测声干扰度除以背景声干扰度，获得敏感点声环境下的敏感率，若否，根据敏感率第二计算公式计算敏感率：

式中，A为敏感率，无量纲；

当敏感率大于1时，噪声样本对居民造成影响；

需要说明的是，当敏感率小于等于1时，则表示该噪声样本对居民无影响，则出具报告，当敏感率大于1时，表示居民环境噪声状况不佳，对居民的日常生活、工作产生一定的影响，因此需要对噪声样本进行相关性分析，才能进行噪声的污染治理：

(1)幅度分析：

比较背景声样本(N_背)与环境实测声样本(N_测)的响度值，

若N_测≤N_背，则幅值不存在影响；

若N_测≤N_背，则比较背景声样本和环境实测声样本的响度谱图，明确响度谱图中环境噪声值较背景噪声值较大的区域，作为潜在目标范围之一，记为ΔN；

(2)调制分析：比较背景生样本与环境实测声样本的粗糙度(R)、抖晃度值(F)，

若R_测≤R_背，则环境噪声的高频调制不存在影响；

若F_测≤F_背，则环境噪声的低频调制不存在影响；

若R_测>R_背，则比较背景声样本和环境实测声样本的粗糙度谱图，明确粗糙度谱图中环境噪声值较背景噪声值较大的频域，作为潜在目标范围之一，记为ΔR；

若F_测>F_背，则比较背景声样本和环境实测声样本的抖晃度谱图，明确抖晃度谱图中环境噪声值较背景噪声值较大的频域，作为潜在目标范围之一，记为ΔF；

(3)频谱平衡分析：比较背景生样本与环境实测声样本的尖锐度(S)、音调度值(T)，

若S_测≤S_背，则环境噪声的高频影响不存在影响；

若T_测≤T_背，则环境噪声不存在音调声干扰；

若S_测>S_背，则比较背景声样本和环境实测声样本的尖锐度谱图，明确尖锐度谱图中环境噪声值较背景噪声值较大的频域，作为潜在目标范围之一，记为ΔS；

若T_测>T_背，则比较背景声样本和环境实测声样本的音调度谱图，明确音调度谱图中环境噪声值较背景噪声值较大的频域，作为潜在目标范围之一，记为ΔT；

对噪声样本依次进行幅度分析、调制分析、频谱平衡分析以及通过B&K SQ分析软件对噪声样本进行调制，确定噪声样本的噪声污染源；

需要说明的是，在上述获取的参数的基础上，对ΔN、ΔR、ΔF、ΔS和ΔT的频谱值进行综合分析、比对，得到整个频域中对环境噪声值影响较大的频谱段，作为潜在控制目标；

通过B&K SQ分析软件对噪声样本进行调制获得调制声样本，根据调制声样本获得噪声控制量。

需要说明的是，基于B&K SQ分析软件，对噪声声样本依次进行响度、粗糙度、抖晃度、尖锐度和因调度频谱调制，调制幅度采用ΔN、ΔR、ΔF、ΔS和ΔT值，调制频率范围与(4)中的频域范围对应，采用带阻模式进行原始环境检测声样本频率调制，每完成一个步骤都进行干扰度(D)计算，从而获取对干扰度影响最大的调制频率与调制值，该频率段即为环境噪声的主要污染源。

基于B&K SQ分析软件，对噪声样本进行调制，并生成新的环境噪声声样本，即调制声样本；

对噪声样本以及调制声样本分别进行A计权充分吸，并获取三分之一频程的声压级频谱图；

对比两个声样本的三分之一频谱图，获取两者差异较大的频率范围(ΔH)及L_A差值(ΔL_A)；其中，ΔH即为环境噪声的主要污染源，ΔLA即为噪声控制量。

进一步地，根据噪声污染源，通过声整列确定噪声样本的声源位置具体包括：

根据噪声污染源，先通过声整列缩小声源位置范围，再通过压缩波束形成算法进行生源位置定位，确定声源位置。

需要说明的是，噪声污染源声源位置的确定主要采用声整列的方法进行识别，声整列采用半径为0.095m的36通道刚性球阵列，聚焦距离为1m，聚焦点的间隔为Δθ＝5°，声源面上共有37×37个聚焦点。将声源识别目标值设置为ΔH，采用压缩波束形成算法进行声源位置定位，得到声源位置。

进一步地，根据声源位置，设计降噪产品具体包括：

根据声源位置和噪声样本的性能，选择相应的降噪材料，再根据降噪设计估算结果确定降噪产品的形状。

需要说明的是，本申请实施例所采用的的降噪产品的隔音材料的固有频率低于ΔH控制频率范围一个倍频程以上；同时隔音材料的应至少大于ΔH控制频率的1.5倍以上；ΔH频率跨度较大时，采用多层复合板的结构进行控制，多层复合结构板包括隔声板、吸声板等；多层复合板的降噪设计，宜材料不同厚度的材料，以错开吻合效应的频率，消弱吻合效应的影响；吸声设计中，材料的共振频率应于ΔH控制频率一致，并要求在材料的共振频率左右能保持吸声系数为1/2的频带宽度；其频带宽度可按下式估算：

式中，f₀为共振频率，Hz；λ₀为共振频率对应的波长，cm；h为空腔深度，m。

进一步地，降噪产品的形状具体包括全封闭式降噪型和局部半封闭降噪型。

需要说明的是，在进行降噪设计时，可采用如下公式对降噪材料的选型进行估算，如采用全封闭式降噪设计，则降噪设备的整体降噪性能设计按下式计算：

式中：S_w为密封间或密封罩的面积，m²；A为密封墙或密封间的吸声量；

为密封罩或密封间的平均吸声系数；

采用局部半封闭降噪设计或者降噪措施时，降噪产品的整体降噪性能设计按下式计算：

式中：S₀为非封闭总面积，m²；S₁封闭总面积，m²。

进一步地，还包括：对确定的降噪产品进行降噪产品的性能预测。

进一步地，对确定的降噪产品进行降噪产品的性能预测具体包括：

设置声源，获取声源处的噪声样本的各项降噪前参数数据；

在声源处放置降噪产品，并获取各项降噪后参数数据；

对比各项降噪前参数数据和各项降噪后参数数据，根据对比结果调整降噪产品，直至各项降噪后参数数据达标。

需要说明的是，完成降噪设计后，需要对降噪产品的性能进行预测。具体步骤如下：

(a)利用SoundPLAN或LMS声学软件进行声场建模，建立包括声源、降噪设备、敏感点、背景条件在内的声场模型，

(b)声源设置时，采用基于B-A一致性分析的噪声预测评估模型，进行声源设置，并根据前期检测结果输入原始声样本值、背景声样本值等数据；

(c)通过模型，预测受声点处的声压级值及1/3倍频程频谱值，并计算LA及其1/3频带降噪量；

(d)在B&K SQ分析模块中，将环境敏感点处的原始声样本(X₁)进行重分析计算，调制频率范围与步骤(c)中计算的降噪量一致，从而获取调制声样本(X₂)；

(e)对调制声样本(X₂)依照整体步骤b进行重分析，计算其敏感率(A)，直至达标。

本申请第二方面提供一种噪声治理设备，设备包括处理器以及存储器：

存储器用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；

处理器用于根据程序代码中的指令执行上述的一种噪声治理方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请的说明书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称：Read-OnlyMemory，英文缩写：ROM)、随机存取存储器(英文全称：Random Access Memory，英文缩写：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种噪声治理方法，其特征在于，包括：

采集噪声样本，对所述噪声样本进行处理获得参数数据，根据所述参数数据计算所述噪声样本的干扰度；

通过敏感度评价法判断所述噪声样本是否对居民造成影响，若是，通过对所述噪声样本进行相关性分析和调制确定噪声污染源，生成调制声样本并根据所述调制声样本确定噪声控制量；

根据所述噪声污染源，通过声整列确定所述噪声样本的声源位置；

根据所述声源位置，设计降噪产品。

2.根据权利要求1所述的一种噪声治理方法，其特征在于，所述噪声样本具体包括污染源声样本、敏感点声样本和背景噪声声样本。

3.根据权利要求1所述的一种噪声处理方法，其特征在于，所述采集噪声样本，对所述噪声样本进行处理获得参数数据，根据所述参数数据计算所述噪声样本的干扰度具体包括：

采集噪声样本；

通过声学样本处理器对所述噪声样本进行预处理，获取20Hz～20000Hz的预处理声样本；

对所述预处理声样本进行重分析，获取所述预处理声样本三分之一频程下的L_Aeq和L_Ceq，以及全频段的响度、响度级、音调度、粗糙度、抖晃度、尖锐度和频谱图；

根据所述L_Aeq、L_Ceq、响度、响度级、音调度、粗糙度、抖晃度、尖锐度和频谱图，通过干扰度计算模型分别计算获得背景声干扰度D_背和实测声干扰度D_测：

D＝0.011N+0.174L_N+0.063S

式中，D为干扰度，无量纲；N为响度，sone；L_N为响度级，tone；S为音调度，tu。

4.根据权利要求3所述的一种噪声治理方法，其特征在于，所述判断所述噪声样本是否对居民造成影响，若是，通过对所述噪声样本进行相关性分析和调制确定噪声污染源，生成调制声样本并根据所述调制声样本确定噪声控制量具体包括：

查阅获得敏感点声环境下的标准干扰度阈值D_标；

判断所述标准干扰度阈值是否等于所述背景声干扰度，若是，将所述实测声干扰度除以所述背景声干扰度，获得所述敏感点声环境下的敏感率，若否，根据敏感率第二计算公式计算所述敏感率：

式中，A为所述敏感率，无量纲；

当所述敏感率大于1时，所述噪声样本对居民造成影响；

对所述噪声样本依次进行幅度分析、调制分析、频谱平衡分析以及通过B&K SQ分析软件对所述噪声样本进行调制，确定所述噪声样本的噪声污染源；

通过所述B&K SQ分析软件对所述噪声样本进行调制获得调制声样本，根据所述调制声样本获得噪声控制量。

5.根据权利要求1所述的一种噪声治理方法，所述根据所述噪声污染源，通过声整列确定所述噪声样本的声源位置具体包括：

根据所述噪声污染源，先通过声整列缩小声源位置范围，再通过压缩波束形成算法进行生源位置定位，确定声源位置。

6.根据权利要求1所述的一种噪声治理方法，其特征在于，所述根据所述声源位置，设计降噪产品具体包括：

根据所述声源位置和所述噪声样本的性能，选择相应的降噪材料，再根据降噪设计估算结果确定降噪产品的形状。

7.根据权利要求6所述的一种噪声治理方法，其特征在于，所述降噪产品的形状具体包括全封闭式降噪型和局部半封闭降噪型。

8.根据权利要求6所述的一种噪声治理方法，其特征在于，还包括：对确定的降噪产品进行降噪产品的性能预测。

9.根据权利要求8所述的一种噪声治理方法，其特征在于，所述对确定的降噪产品进行降噪产品的性能预测具体包括：

设置声源，获取所述声源处的噪声样本的各项降噪前参数数据；

在所述声源处放置所述降噪产品，并获取各项降噪后参数数据；

对比所述各项降噪前参数数据和所述各项降噪后参数数据，根据对比结果调整所述降噪产品，直至所述各项降噪后参数数据达标。

10.一种噪声治理设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-9任一项所述的一种噪声治理方法。