Cilj projekta je modernizacija metod spremljanja okoljskega hrupa z vključitvijo prostorske domene, kar omogoča bolj natančno in hitro identifikacijo posameznih virov hrupa. Projekt razvija napreden algoritem SID in prototipni merilni sistem, ki omogoča realnočasovno večkanalno zajemanje in prostorsko-spektralno analizo hrupa.

Spektralna usmerjenost imisije (SID) je bila razširjena na ozkopasovno frekvenčno poodročje in preizkušena izven laboratorija, v realnih pogojih. V treh ločenih 24-urnih merilnih kampanjah na različnih lokacijah smo zajeli in analizirali okoljski hrup z uporabo tega novega pristopa.

Rezultati prikazujejo spektre za določene smeri, izračunane neposredno iz zajetih podatkov. Posebnost SID je, da združuje čas, frekvenco in smer v eno celovito sliko akustičnega okolja.

Mejnik M1 (100%): Razvoj naprednega algoritma ter njegova implementacija v prototipno merilno napravo.

Mejnik M2 (100%): Raziskati vpliv vključitve prostorske domene in iz nje izpeljanih značilk za namen klasifikacije in identifikacije glavnih virov okoljskega hrupa.

Mejnik M3 (10%): Namestitev stalnega brezžične merilne postaje.

Mejnik M4 (55%): Uspešen zaključek projekta.

Razvit je bil napreden algoritem za merjenje spektralne usmerjenosti imisije (SID), ki združuje časovne, frekvenčne in prostorske značilke hrupa, ter je implementiran v prototipnem merilnem sistemu. Sistem omogoča realnočasovno večkanalno zajemanje in obdelavo signalov ter generiranje prostorsko-spektralnih reprezentacij hrupa. Eksperimentalne meritve v realnih okoljih so potrdile sposobnost sistema za določitev dominantne smeri prihoda zvoka in identifikacijo značilnih frekvenčnih komponent.

Raziskave so pokazale, da vključitev prostorske domene omogoča razločevanje virov hrupa glede na smer in frekvenčno vsebino, kar ustvarja osnovo za nadaljnjo identifikacijo in klasifikacijo posameznih virov. Prostorsko-spektralna analiza zmanjšuje količino podatkov in kompleksnost avtomatske klasifikacije ter odpira možnosti za nadaljnje metode spremljanja okoljskega hrupa.

Hipoteza 1 – 100 %: Majhno mikrofonsko polje in napreden algoritem omogočata določitev smeri prihoda zvoka za posamezne frekvence v realnem času. Hipoteza je potrjena.

Hipoteza 2 – 50 %: Prototipna oprema omogoča vključitev prostorske domene in pripravo sistema za izračun prostorske distribucije hrupa. Za dokončno vrednotenje je potrebno vpeljati psihoakustične značilke in izvesti meritve.

Hipoteza 3 – 25 %: Strojna oprema je pripravljena za implementacijo klasifikacijskih algoritmov za razlikovanje virov hrupa. Za dokončno vrednotenje je potrebno izvesti meritve z implementiranimi algoritmi.