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标题: 利用环境声音和航空照片预测声景观印象的方法
摘要: 我们研究了一种基于声音环境印象的城市特征量化方法。 城市特征的量化将有助于政府政策规划、旅游项目等。在本研究中,我们尝试使用云感知方法收集的声音数据预测两种声音景观印象,即愉悦感和事件感。 收集的声音包含使用全球定位系统记录位置的元信息。 此外,通过使用瑞典声景质量协议(Swedish soundscape-Quality Protocol)定义的评估,将声景印象和声源特征分别分配给云感声音,以评估声环境的质量。 使用带有多层感知器的深度神经网络建立预测模型,以输入10秒的声音及其位置的航空照片。 声学特征包括等效噪声级和每秒八带滤波器的输出,并在10秒内对其进行统计。图像特征是使用ResNet-50和自动编码器结构从航空照片中提取的。 我们进行了比较实验,以证明每个特征的优点。 通过比较,航空照片和声源特征可以有效地预测印象信息。 此外,即使使用声学和图像特征预测声源特征,这些特征也会显示出很好的结果,以预测接近oracle声源特征结果的声景观印象。