CN113790795A - 一种噪声贡献量测量方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种噪声贡献量测量方法、装置、设备及存储介质，涉及噪声检测技术领域。所述方法包括：同步采集声源处的第一声音信号，及受声点处的第二声音信号；对所述第一声音信号和所述第二声音信号进行滤波处理，分别得到预设频率范围内的第一滤波信号和第二滤波信号；采用贡献量分析方法分析所述第一滤波信号和所述第二滤波信号，得到声源对受声点处噪声的声压级贡献量。本发明能够提取被测噪声源的噪声贡献频谱，并且通过频谱计算得到被测声源的噪声贡献量，避免了背景噪声测量存在大量信号干扰的情况，以获得被测声源的噪声贡献频谱，提高噪声的声压级贡献量的测量准确度。
Description
技术领域
本发明涉及噪声检测技术领域，尤其涉及一种噪声贡献量测量方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着经济的不断发展，城市用地越来越紧张，导致大量工业企业与居民区的距离越来越近，其运行时产生的噪声对人群的影响也越来越广。同时，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、围堵事件时有发生，损害了社会和谐，并对社会政治环境形成了稳定隐患。
现阶段在处理工业企业噪声扰民时，判断噪声污染源是处理噪声污染投诉问题的首要问题，而现阶段的噪声污染源判断主要依靠经验法，通过检测主要污染源的声源大小和频谱特性进行简单定位，工作量大且定位不准确；污染源的贡献量检测主要是采用声级叠加计算法进行定量，即分别采集受噪声污染的综合噪声值，同时检测物噪声污染的环境背景噪声值，两者相减获取变电站噪声的排放值。但由于工业企业一般为连续、稳定运行，背景声的提取较难；其次，敏感点周围环境声环境经常变化，导致采集的环境背景声值代表性不足。
发明内容
本发明目的在于，提供一种噪声贡献量测量方法、装置、设备及存储介质，通过频谱计算得到被测声源的噪声贡献量，获得被测声源的噪声贡献频谱，提高噪声的声压级贡献量的测量准确度。
为实现上述目的，本发明实施例提供一种噪声贡献量测量方法，包括：
同步采集声源处的第一声音信号，及受声点处的第二声音信号；
对所述第一声音信号和所述第二声音信号进行滤波处理，分别得到预设频率范围内的第一滤波信号和第二滤波信号；
对所述第一滤波信号和所述第二滤波信号进行贡献量分析，得到声源对受声点处噪声的声压级贡献量。
优选地，所述对所述第一滤波信号和所述第二滤波信号进行贡献量分析，得到声源对受声点处噪声的声压级贡献量，包括：
采用傅里叶变换，计算所述第二滤波信号的自功率谱以及所述第一滤波信号和所述第二滤波信号的互功率谱；
根据所述第二滤波信号的自功率谱以及所述第一滤波信号和所述第二滤波信号的互功率谱，得到互功率谱矩阵；其中，当采集第一声音信号的声源不止一处时，所述互功率谱矩阵还包括若干所述第一滤波信号之间的互动率谱；
根据所述互功率谱矩阵，计算声源对受声点处噪声的声压级贡献量。
优选地，所述预设频率范围为20Hz～20kHz。
优选地，所述第一声音信号由振动传感器或噪声传感器采集，所述第二声音信号由噪声传感器采集。
本发明实施例还提供一种噪声贡献量测量装置，包括：
声音信号获取模块，用于同步采集声源处的第一声音信号，及受声点处的第二声音信号；
滤波模块，用于对所述第一声音信号和所述第二声音信号进行滤波处理，分别得到预设频率范围内的第一滤波信号和第二滤波信号；
贡献量分析模块，用于对所述第一滤波信号和所述第二滤波信号进行贡献量分析，得到声源对受声点处噪声的声压级贡献量。
优选地，所述贡献量分析模块包括：
互功率谱获取单元，用于采用傅里叶变换，计算所述第二滤波信号的自功率谱以及所述第一滤波信号和所述第二滤波信号的互功率谱；
互功率谱矩阵获取单元，用于根据所述第二滤波信号的自功率谱以及所述第一滤波信号和所述第二滤波信号的互功率谱，得到互功率谱矩阵；其中，当采集第一声音信号的声源不止一处时，所述互功率谱矩阵还包括若干所述第一滤波信号之间的互动率谱；
贡献量计算单元，用于根据所述互功率谱矩阵，计算声源对受声点处噪声的声压级贡献量。
优选地，所述预设频率范围为20Hz～20kHz。
优选地，所述第一声音信号由振动传感器或噪声传感器采集，所述第二声音信号由噪声传感器采集。
本发明实施例还提供一种计算机终端设备，包括一个或多个处理器和存储器。存储器与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任一实施例所述的噪声贡献量测量方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的噪声贡献量测量方法。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明提供的噪声贡献量测量方法，包括同步采集声源处的第一声音信号，及受声点处的第二声音信号；对所述第一声音信号和所述第二声音信号进行滤波处理，分别得到预设频率范围内的第一滤波信号和第二滤波信号；对所述第一滤波信号和所述第二滤波信号进行贡献量分析，得到声源对受声点处噪声的声压级贡献量。本发明能够提取被测噪声源的噪声贡献频谱，并且通过频谱计算得到被测声源的噪声贡献量，避免了背景噪声测量存在大量信号干扰的情况，以获得被测声源的噪声贡献频谱，提高噪声的声压级贡献量的测量准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明某一实施例提供的噪声贡献量测量方法的流程示意图；
图2是本发明某一实施例提供的噪声贡献量测量装置的结构示意图；
图3是本发明某一实施例提供的具备产噪设备的厂区A的平面布置图；
图4是本发明某一实施例提供的具备产噪设备的厂区B的平面布置图；
图5是本发明某一实施例提供的计算机终端设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不作为对步骤执行先后顺序的限定。
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
请参阅图1，图1是本发明某一实施例提供的噪声贡献量测量方法的流程示意图。本实施例提供的噪声贡献量测量方法，包括以下步骤：
S110，同步采集声源处的第一声音信号，及受声点处的第二声音信号；
需要说明的是，本实施例中所述第一声音信号由振动传感器或噪声传感器采集，所述第二声音信号由噪声传感器采集。声源处的振动传感器(或噪声传感器)与受声点处的噪声传感器连接在数据采集前端上，同步采集声源的振动信号以及受声点的噪声信号。若声源与受声点距离过远，无法通过线缆连接，则可通过GPS或北斗导航定位实现声源与受声点的振动、噪声信号同步测量。
由于需要确保第一声音信号和第二声音信号的同步采集，可以对第一声音信号和第二声音信号进行时间对齐，以提取被测声源在受声点处的噪声贡献频谱，获得被测声源在受声点处的噪声贡献量，实现声源噪声贡献量在线监测。
S120，对所述第一声音信号和所述第二声音信号进行滤波处理，分别得到预设频率范围内的第一滤波信号和第二滤波信号；
需要说明的是，本实施例中预设频率范围为20Hz～20kHz，这是因为20Hz～20kHz是人耳对声音的感知频率，滤除其他频率的噪声，能够简化算法。
S130，对所述第一滤波信号和所述第二滤波信号进行贡献量分析，得到声源对受声点处噪声的声压级贡献量。
在本发明某一实施例中，步骤S130，对所述第一滤波信号和所述第二滤波信号进行贡献量分析，得到声源对受声点处噪声的声压级贡献量，包括：
采用傅里叶变换，计算所述第二滤波信号的自功率谱以及所述第一滤波信号和所述第二滤波信号的互功率谱；
其中，当采集第一声音信号的声源不止一处时，还需要计算若干个所述第一滤波信号之间的互功率谱。
根据所述第二滤波信号的自功率谱以及所述第一滤波信号和所述第二滤波信号的互功率谱，得到互功率谱矩阵；
其中，当采集第一声音信号的声源不止一处时，所述互功率谱矩阵还包括若干所述第一滤波信号之间的互动率谱。
根据所述互功率谱矩阵，计算声源对受声点处噪声的声压级贡献量。
在某一具体实施例中，对于每个受声点的噪声信号pi(t),(i＝1,2,...,N)，基于贡献量分析方法获取声源处的振动信号(即第一声音信号)vj(t),(j＝1,2,...,M)对受声点的噪声信号(即第二声音信号)的贡献量pi-v。以振动源对环境总噪声的贡献量分析为例，具体获取方法如下：
依据式(1)计算受声点的噪声信号pi(t)的自功率谱
其中，B为傅里叶变换的数据块数量，Pi,b(f)为声压信号pi(t)对应于第b个数据块的傅立叶谱，*表示共轭。
依据式(2)计算某一声源处的振动信号vj(t)和另一声源处的振动信号vk(t)的互功率谱
其中，Vj,b(f)、Vk,b(f)分别为振动信号vj(t)和vk(t)对应于第b个数据块的傅立叶谱。
依据式(3)和(4)计算受声点的噪声信号pi(t)和声源处的振动信号vj(t)的互功率谱
和
其中，Pi,b(f)、Vj,b(f)分别为噪声信号pi(t)和振动信号vj(t)对应于第b个数据块的傅立叶谱。
根据式(5)组装某一声源处的振动信号和另一声源处的振动信号的互功率谱矩阵SVV(f)：
根据式(6)组装噪声信号pi(t)和振动信号vj(t)的互功率谱矩阵Sp,VV(f)：
利用式(1)～式(6)，依据式(7)计算声源对环境总噪声测点i处的噪声pi(t)的声压级贡献值
式中：|·|表示计算矩阵的行列式。
请参阅图2，图2是本发明某一实施例提供的噪声贡献量测量装置的结构示意图。在本实施例中，噪声贡献量测量装置，包括：
声音信号获取模块210，用于同步采集声源处的第一声音信号，及受声点处的第二声音信号；
需要说明的是，本实施例中所述第一声音信号由振动传感器或噪声传感器采集，所述第二声音信号由噪声传感器采集。声源处的振动传感器(或噪声传感器)与受声点处的噪声传感器连接在数据采集前端上，同步采集声源的振动信号以及受声点的噪声信号。若声源与受声点距离过远，无法通过线缆连接，则可通过GPS或北斗导航定位实现声源与受声点的振动、噪声信号同步测量。
由于需要确保第一声音信号和第二声音信号的同步采集，可以对第一声音信号和第二声音信号进行时间对齐，以提取被测声源在受声点处的噪声贡献频谱，获得被测声源在受声点处的噪声贡献量，实现声源噪声贡献量在线监测。
滤波模块220，用于对所述第一声音信号和所述第二声音信号进行滤波处理，分别得到预设频率范围内的第一滤波信号和第二滤波信号；
贡献量分析模块230，用于对所述第一滤波信号和所述第二滤波信号进行贡献量分析，得到声源对受声点处噪声的声压级贡献量。
在本发明实施例中，采用贡献量分析方法对所述第一滤波信号和所述第二滤波信号进行贡献量分析。
在本发明某一实施例中，所述贡献量分析模块230包括：互功率谱获取单元，用于采用傅里叶变换，计算所述第二滤波信号的自功率谱以及所述第一滤波信号和所述第二滤波信号的互功率谱；互功率谱矩阵获取单元，用于根据所述第二滤波信号的自功率谱以及所述第一滤波信号和所述第二滤波信号的互功率谱，得到互功率谱矩阵；贡献量计算单元，用于根据所述互功率谱矩阵，计算声源对受声点处噪声的声压级贡献量。
进一步地，当采集第一声音信号的声源不止一处时，所述贡献量分析模块230包括：互功率谱获取单元，用于采用傅里叶变换，计算所述第二滤波信号的自功率谱以及所述第一滤波信号和所述第二滤波信号的互功率谱；互功率谱矩阵获取单元，用于根据所述第二滤波信号的自功率谱以及所述第一滤波信号和所述第二滤波信号的互功率谱，得到互功率谱矩阵；贡献量计算单元，用于根据所述互功率谱矩阵，计算声源对受声点处噪声的声压级贡献量。
关于噪声贡献量测量装置的具体限定可以参见上文中对于噪声贡献量测量方法的限定，在此不再赘述。上述噪声贡献量测量装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在某一具体实施例中，厂区A平面布置图如图3，该厂区有3个产噪设备，分别在3个设备表面贴一个振动传感器，#1～#5是受声点的噪声测点，同时采集3个设备的振动信号以及受声点的噪声信号，通过本发明方法进行数据处理，测量结果如表1所示。
测量该厂区的背景噪声值，测量的背景噪声值为45.6dB(A)，环境噪声值与背景噪声值的差值均大于10dB(A)，因此可以忽略背景噪声对受声点的噪声贡献量。环境噪声测量值与本发明测量的设备声源噪声贡献量的差值均小于1dB(A)，表明本发明方法能准确测量声源的噪声贡献量。得到测点#1的环境噪声频谱与声源噪声贡献频谱，实验表明设备噪声特征频率处两者几乎完全重叠。
表1 厂区A噪声贡献量测量结果
在某一具体实施例中，厂区B平面布置图如图3，该厂区有2个产噪设备，分别在2个设备表面贴一个振动传感器，#1～#4是受声点的噪声测点，同时采集2个设备的振动信号以及受声点的噪声信号，通过本发明方法进行数据处理，测量结果如表2所示。
测量该厂区的背景噪声值。测量的背景噪声值为47.9dB(A)，环境噪声值与背景噪声值的差值均大于10dB(A)，因此可以忽略背景噪声对受声点的噪声贡献量。环境噪声测量值与本发明测量的设备声源噪声贡献量的差值均小于1dB(A)，表明本发明方法能准确测量声源的噪声贡献量。得到测点#1的环境噪声频谱与声源噪声贡献频谱，实验表明设备噪声特征频率处两者几乎完全重叠。
表2 厂区B噪声贡献量测量结果
请参阅图5，本发明实施例提供一种计算机终端设备，包括一个或多个处理器和存储器。存储器与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述任意一个实施例中的噪声贡献量测量方法。
处理器用于控制该计算机终端设备的整体操作，以完成上述的噪声贡献量测量方法的全部或部分步骤。存储器用于存储各种类型的数据以支持在该计算机终端设备的操作，这些数据例如可以包括用于在该计算机终端设备上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-OnlyMemory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
在一示例性实施例中，计算机终端设备可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific 1ntegrated Circuit，简称AS1C)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device,简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的噪声贡献量测量方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述任意一个实施例中的噪声贡献量测量方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器，上述程序指令可由计算机终端设备的处理器执行以完成上述的噪声贡献量测量方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种噪声贡献量测量方法，其特征在于，包括：
同步采集声源处的第一声音信号，及受声点处的第二声音信号；
对所述第一声音信号和所述第二声音信号进行滤波处理，分别得到预设频率范围内的第一滤波信号和第二滤波信号；
对所述第一滤波信号和所述第二滤波信号进行贡献量分析，得到声源对受声点处噪声的声压级贡献量。
2.根据权利要求1所述的噪声贡献量测量方法，其特征在于，所述对所述第一滤波信号和所述第二滤波信号进行贡献量分析，得到声源对受声点处噪声的声压级贡献量，包括：
采用傅里叶变换，计算所述第二滤波信号的自功率谱以及所述第一滤波信号和所述第二滤波信号的互功率谱；
根据所述第二滤波信号的自功率谱以及所述第一滤波信号和所述第二滤波信号的互功率谱，得到互功率谱矩阵；其中，当采集第一声音信号的声源不止一处时，所述互功率谱矩阵还包括若干所述第一滤波信号之间的互动率谱；
根据所述互功率谱矩阵，计算声源对受声点处噪声的声压级贡献量。
3.根据权利要求1所述的噪声贡献量测量方法，其特征在于，所述预设频率范围为20Hz～20kHz。
4.根据权利要求1所述的噪声贡献量测量方法，其特征在于，所述第一声音信号由振动传感器或噪声传感器采集，所述第二声音信号由噪声传感器采集。
5.一种噪声贡献量测量装置，其特征在于，包括：
声音信号获取模块，用于同步采集声源处的第一声音信号，及受声点处的第二声音信号；
滤波模块，用于对所述第一声音信号和所述第二声音信号进行滤波处理，分别得到预设频率范围内的第一滤波信号和第二滤波信号；
贡献量分析模块，用于对所述第一滤波信号和所述第二滤波信号进行贡献量分析，得到声源对受声点处噪声的声压级贡献量。
6.根据权利要求5所述的噪声贡献量测量装置，其特征在于，所述贡献量分析模块包括：
互功率谱获取单元，用于采用傅里叶变换，计算所述第二滤波信号的自功率谱以及所述第一滤波信号和所述第二滤波信号的互功率谱；
互功率谱矩阵获取单元，用于根据所述第二滤波信号的自功率谱以及所述第一滤波信号和所述第二滤波信号的互功率谱，得到互功率谱矩阵；其中，当采集第一声音信号的声源不止一处时，所述互功率谱矩阵还包括若干所述第一滤波信号之间的互动率谱；
贡献量计算单元，用于根据所述互功率谱矩阵，计算声源对受声点处噪声的声压级贡献量。
7.根据权利要求5所述的噪声贡献量测量装置，其特征在于，所述预设频率范围为20Hz～20kHz。
8.根据权利要求5所述的噪声贡献量测量装置，其特征在于，所述第一声音信号由振动传感器或噪声传感器采集，所述第二声音信号由噪声传感器采集。
9.一种计算机终端设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至4任一项所述的噪声贡献量测量方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的噪声贡献量测量方法。
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102508204A (zh) * | 2011-11-24 | 2012-06-20 | 上海交通大学 | 基于波束形成和传递路径分析的室内噪声源定位方法 |
| CN107393522A (zh) * | 2016-05-11 | 2017-11-24 | 哈曼贝克自动系统股份有限公司 | 选择车辆上主动道路噪声控制的传感器位置的方法和系统 |
| CN112050931A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-08 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种用于变电站厂界环境噪声排放检测系统及方法 |
| CN112098939A (zh) * | 2020-09-18 | 2020-12-18 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种噪声污染源的识别与评价方法及装置 |
-
2021
- 2021-09-10 CN CN202111061290.7A patent/CN113790795B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102508204A (zh) * | 2011-11-24 | 2012-06-20 | 上海交通大学 | 基于波束形成和传递路径分析的室内噪声源定位方法 |
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