Identifikation urbaner Geräuschquellen mittels maschineller Lernverfahren.
Springer-VDI-Verl.
Zitierfähiger Link:
Keine Vorschau verfügbar
Datum
2020
item.page.journal-title
item.page.journal-issn
item.page.volume-title
Herausgeber
Springer-VDI-Verl.
Sprache (Orlis.pc)
DE
Erscheinungsort
Düsseldorf
Sprache
ISSN
1863-4672
ZDB-ID
2251449-1
Standort
ZLB: Kws 250,1 ZB 4813
Dokumenttyp
Dokumenttyp (zusätzl.)
Autor:innen
Zusammenfassung
Die objektivierte Messung subjektiven Lärmempfindens kann helfen, Lärmentstehung präziser nachvollziehen zu können. Im Forschungsprojekt „Stadt-Lärm" wurde dafür ein erstes technisches System entwickelt. Sensoren messen hier nicht nur die bekannten Lärmpegel, sondern identifizieren gleichzeitig die Geräuschklasse, also die Herkunft des Geräusches. Ein Feldtest weist die Praxistauglichkeit des Systems nach. Es ist somit ein idealer Ausgangspunkt für weitere Untersuchungen im Bereich der Lärmforschung.
The objective measurement of noise in urban environments can help to understand the subjective perception of noise better. The research project „StadtLärm" has developed a first technical system for this purpose. Here, acoustic sensors not only measure the noise levels, but also identify the predominant noise source. A field trial proves the applicability of the system. lt is thus an ideal starting point for further investigations in the field of noise research
The objective measurement of noise in urban environments can help to understand the subjective perception of noise better. The research project „StadtLärm" has developed a first technical system for this purpose. Here, acoustic sensors not only measure the noise levels, but also identify the predominant noise source. A field trial proves the applicability of the system. lt is thus an ideal starting point for further investigations in the field of noise research
item.page.description
Schlagwörter
Zeitschrift
Lärmbekämpfung : Zeitschrift für Akustik, Schallschutz und Schwingungstechnik
Ausgabe
3
Erscheinungsvermerk/Umfang
Seiten
80-85