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申请/专利权人：江苏省环境监测中心

摘要：本发明提出了基于自主网的噪声监测装置及噪声溯源优化方法，所述监测装置设置有设备盒和后盖，所述设备盒上部安装收音麦克风和通讯天线，设备盒内安装电路板和蓄电池，电路板一侧设置电源接口；所述监测装置改进Seq2Seq算法的噪声溯源优化方法的步骤为，步骤一、自主网的噪声监测装置部署；步骤二、噪声数据采集以及处理；步骤三、自主网声学声纹库构建；步骤四、改进Seq2Seq算法模型网络构建；所述基于自主网的噪声监测装置及噪声溯源优化方法自主网建立云端声纹库，采用多模型Seq2Seq噪声监测网络架构，使用余弦计算和中间声纹优先匹配原则进行噪声溯源，快速确定噪声来源。

主权项：1.基于自主网的噪声监测装置的改进Seq2Seq算法的噪声溯源优化方法，所述基于自主网的噪声监测装置，包括有收音麦克风1、通讯天线2、设备盒3、电路板4、蓄电池5、电源接口6和后盖，所述基于自主网的噪声监测装置设置有设备盒3和后盖7，所述设备盒3和后盖7之间设置有防水圈，所述设备盒3上部安装有收音麦克风1和通讯天线2，利用通讯天线2建立网络管理系统，监控监测装置的状态和数据传输，所述设备盒3内安装有电路板4和蓄电池5，所述电路板4包括麦克风、数字信号处理器、内存及存储单元，建立云端存储系统，接收并存储城市中各个噪声节点自主网监测装置的噪声数据流，进而生成噪声分贝值，频率和振幅，所述电路板4安装蓄电池5的一侧设置电源接口6，所述设备盒3上与电源接口6对应位置设置电源口孔，所述麦克风采用KnowlesSPU0410LR5H-QB麦克风芯片，所述数字信号处理器采用Cortex-A72处理器芯片、所述内存及存储单元包括K4F8E3S4HM-MGCJ内存芯片、NAND闪存、以太网接口芯片、NVIDIA图像处理芯片、DSPC5535声纹处理识别芯片与TexasInstruments电源管理芯片，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、自主网的噪声监测装置部署；将自主网噪声监测装置部署到各区域噪声节点处，利用通讯天线建立网络管理系统，监控监测装置的状态和数据传输；步骤二、噪声数据采集以及处理；建立云端存储系统，接收并存储城市中各个噪声节点自主网监测装置的噪声数据流，进而生成噪声分贝值，频率和振幅，并通过YOLOV8网络对声音的波形图进行深度学习，形成波形噪声概率特征值，使用高振幅波动间隔作为表征噪声的表达量之一，利用间隔公式计算高振幅波动间隔特征值；步骤二中使用的间隔公式表示为：其中，间隔公式表示为： 其中，fi为当前时刻的振幅值，ft为前向时刻的振幅值，F则表示为前向120秒振幅的平均值，α表示为异常振幅放大因子，σ则为高振幅波动间隔具体值；步骤三、自主网声学声纹库构建；通过自主网监测装置获取各区域噪声节点的声学特征向量，进而构建各区域噪声节点的声学声纹库，通过线性插值与扩散公式构建出各节点之间无自主网监测装置的声学声纹库，实现全城市噪声声纹库构建；步骤四、改进Seq2Seq算法模型网络构建；通过改进Seq2Seq算法模型网络，去预测自主网噪声监测装置实时产生的声学向量，采用声纹损失函数给定算法模型损失，此外根据该向量匹配其隶属的声学声纹库，具体判定结果采用阈值公式进行抉择，最终完成噪声的溯源工作。

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