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

En la societat moderna i en constant evolució, la presència de soroll s'ha convertit en un perill diari per a una quantitat preocupant de la població. Estar sobreexposats a alts nivells de soroll pot interferir en activitats quotidianes i podria causar greus efectes secundaris en termes de salut com mal humor, deteriorament cognitiu en nens o malalties cardiovasculars. Hi ha estudis que assenyalen que no només afecta el nivell de soroll al qual estan exposats els ciutadans, sinó que també és important el tipus de so. Així doncs, no tots els esdeveniments acústics tenen el mateix impacte en la població.
Amb les tecnologies que es fan servir actualment per a monitorar la contaminació acústica, és difícil identificar automàticament quins sorolls estan més presents en les zones més contaminades. De fet, per avaluar les queixes dels ciutadans, normalment s'envien tècnics a la zona on s'hi ha produït la queixa per avaluar si aquesta és rellevant. A causa de l'elevat nombre de queixes que es generen diàriament (especialment en zones molt poblades), el desenvolupament de Xarxes de Sensors Acústics Sense Fils (WASN) que monitorin automàticament la contaminació acústica d'una zona s'ha convertit en una tendència d'investigació. En l'actualitat, la majoria de les xarxes desplegades en entorns urbans només mesuren el nivell de soroll equivalent fent servir equipaments cars i precisos però no permeten d'identificar les fonts de soroll presents a cada lloc. Donat l'elevat cost dels sensors, aquests solen col·locar-se en llocs estratègics, però no monitoren zones àmplies.
L'objectiu d'aquesta tesi és abordar un important repte que encara està latent en aquest camp: monitorar acústicament zones de gran envergadura en temps real i de forma escalable i econòmica. En aquest sentit, s'ha seleccionat el centre de la ciutat de Barcelona com a cas d'ús de referència per a dur a terme aquesta investigació. En primer lloc, aquesta tesi parteix d'una anàlisi precís d'un conjunt de 6 hores de dades anotades corresponents al paisatge sonor d'una zona concreta de la ciutat (l'Eixample). Després, es presenta una arquitectura distribuïda escalable que fa servir dispositius de baix cost per a reconèixer esdeveniments acústics. Per  validar la viabilitat d'aquest enfocament, s'ha implementat un algorisme d'aprenentatge profund que s'executa sobre aquesta arquitectura per a classificar 10 categories acústiques diferents. Com que els nodes del sistema proposats estan disposats en una topologia amb redundància física (més d'un node pot escoltar el mateix esdeveniment acústic simultàniament), s'han recollit dades en quatre punts del centre de Barcelona respectant l'arquitectura dels sensors. Per últim, donat que els esdeveniments del món real tendeixen a produir-se simultàniament, s'ha millorat l'algorisme d'aprenentatge profund perquè suporti la classificació multietiqueta (és a dir, polifònica). Els resultats mostren que, amb l'arquitectura del sistema proposat, és possible classificat esdeveniments acústic en temps real. En general, les contribucions d'aquesta investigació són les següents: (1) el disseny d'una WASN de baix cost i escalable, que pugui monitorar àrees a gran escala i (2) el desenvolupament d'un algorisme de classificació en temps real executat sobre els nodes de detecció dissenyats.
Paraules clau: Detecció d’Esdeveniments Acústics, Xarxa de Sensors Acústics Sense Fils,
Classificació en Temps Real, Classificació d’Esdeveniments Polifònics.