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28 Marzo 2022 | Publicado por Equipo Editorial de PhD

Real-time acoustic event classification in urban environments using low-cost devices

Autor: Sra. Ester Vidaña Vila Directora: Dra. Rosa Maria Alsina Pagès Tribunal: Dr. Francesc Daumal Domènech, Dr. Francesco Aletta, Dr. Roberto Benocci Data: 6 de abril de 2022 Hora: 11:00 Lugar: Aula Magna

En la sociedad moderna y en constante evolución, la presencia de ruido se ha convertido en una amenaza diaria para una cantidad preocupante de la población. Estar sobreexpuesto a altos niveles de ruido puede interferir en las actividades cotidianas y podría acarrear graves efectos secundarios en términos de salud como mal humor, deterioro cognitivo en niños o enfermedades cardiovasculares. Hay estudios que señalan que no solo afecta el nivel de ruido al que están expuestos los ciudadanos: también es importante el tipo de sonido. Es decir, no todos los eventos acústicos tienen el mismo impacto en la población.
Con las tecnologías que se utilizan actualmente para monitorizar la contaminación acústica, es difícil identificar automáticamente qué sonidos están más presentes en las zonas más contaminadas. De hecho, para evaluar las quejas de los ciudadanos, normalmente se envían técnicos a la zona donde se ha realizado la queja para evaluar si ésta es relevante. Debido al elevado número de quejas que se generan diariamente (especialmente en zonas muy pobladas), el desarrollo de Redes de Sensores Acústicos Inalámbricos (WASN) que monitoricen automáticamente la contaminación acústica se ha convertido en una tendencia de investigación. Actualmente, la mayoría de redes desplegadas en entornos urbanos solo miden el nivel de ruido equivalente mediante equipos caros y precisos, pero no son capaces de identificar las fuentes de ruido presentes en cada lugar. Dado el elevado precio de estos sensores, los nodos suelen colocarse en lugares estratégicos, pero no monitorizan zonas amplias.
El objetivo de esta tesis es abordar un importante reto aún latente en este campo: monitorizar acústicamente zonas de gran tamaño en tiempo real y de forma escalable y económica. En este sentido, se ha seleccionado la ciudad de Barcelona como caso de uso para llevar a cabo esta investigación. Primeramente, esta tesis parte de un análisis preciso de un conjunto de 6 horas de datos anotados correspondientes al paisaje sonoro de una zona concreta de la ciudad (l'Eixample). Después, se presenta una arquitectura distribuida escalable que utiliza dispositivos de bajo coste para reconocer eventos acústicos. Para validar la viabilidad del enfoque, se ha implementado un algoritmo de aprendizaje profundo ejecutado sobre esta arquitectura para clasificar 10 categorías acústicas diferentes. Como los nodos del sistema propuesto están dispuestos en una topología con redundancia física (más de un nodo puede escuchar el mismo evento acústico a la vez), se han recogido datos en cuatro puntos del centro de Barcelona respetando la arquitectura de los sensores. Por último, dado que los eventos del mundo real tienden a producirse  simultáneamente, se ha mejorado el algoritmo de aprendizaje profundo para que soporte la clasificación multietiqueta (polifónica). Los resultados muestran que, con la arquitectura del sistema propuesto, es posible clasificar eventos acústicos en tiempo real. En general, las contribuciones de esta investigación son las siguientes (1)  diseño de una WASN de bajo coste y escalable, capaz de monitorizar áreas a gran escala y (2)  desarrollo de un algoritmo de clasificación en tiempo real ejecutado sobre los nodos de detección diseñados.
Palabras clave: Detección de Eventos Acústicos, Ruido Urbano, Red de Sensores Acústicos Inalámbricos, Clasificación en Tiempo Real, Clasificación de Eventos Polifónicos.

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