沈金輝 王 瑾 許曉青* 周淑均 劉 芳
(1.倫敦大學(xué)學(xué)院巴特萊特建筑學(xué)院,倫敦 WC1E6BT;2.同濟(jì)大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院,上海 200092;3.上海建科工程咨詢有限公司,上海 200032)
人類(lèi)生活空間的聲環(huán)境正隨著社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生很大變化,影響了人們的生活健康。聲景作為探索人對(duì)聲音感知的學(xué)科正在快速發(fā)展,并為改善聲環(huán)境作出貢獻(xiàn),對(duì)當(dāng)代城市發(fā)展和生態(tài)保護(hù)具有積極作用。為了對(duì)聲環(huán)境進(jìn)行調(diào)查和優(yōu)化,需要必要的技術(shù)手段來(lái)處理大量數(shù)據(jù)。目前數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展為聲景研究提供了新視角和要求。數(shù)字技術(shù)可以提升聲景研究效率和精確性,并形成更直觀的表示法對(duì)聲景中的舒適度感知指標(biāo)進(jìn)行可視化。本研究綜述了國(guó)內(nèi)外數(shù)字化技術(shù)在聲景領(lǐng)域應(yīng)用的4個(gè)方面,包括聲音采集和再現(xiàn)、聲音處理和分析、聲場(chǎng)模擬和評(píng)估、聲景感知的可視化。重點(diǎn)綜述了重要支撐性技術(shù)、處理原理以及評(píng)價(jià)等方面。以公園的聲景感知地圖為例,詳細(xì)闡述了聲景地圖的技術(shù)路徑及其相關(guān)的可視化和智慧調(diào)控,同時(shí)也討論了有待進(jìn)一步優(yōu)化的聲景感知地圖計(jì)算模塊。其中舒適度預(yù)測(cè)模型可在小型公園的局部環(huán)境中根據(jù)實(shí)際情況更新與模型調(diào)整,從而提高舒適度模擬的精確度,并隨著采集技術(shù)和模擬技術(shù)的發(fā)展,舒適度模擬模型也將進(jìn)一步迭代。此外,也可根據(jù)舒適度和聲級(jí)地圖,設(shè)置感控調(diào)節(jié)模塊,真正實(shí)現(xiàn)智慧公園的及時(shí)性、可視化、人性化?;诖?,對(duì)數(shù)字化技術(shù)在聲景領(lǐng)域的應(yīng)用作出了若干總結(jié)和探討,如各項(xiàng)技術(shù)仍需完善方面,如何面對(duì)未來(lái)技術(shù)、氣候和生活方式改變等,以期為未來(lái)聲景研究提供參考信息和新的視角。
聲景;聲景感知;數(shù)字化;聲景地圖;建成環(huán)境
隨著交通方式和工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展,人類(lèi)生活空間的聲環(huán)境產(chǎn)生了很大變化。日漸嚴(yán)重的噪聲污染,正在潛移默化地?fù)p害人類(lèi)的健康。聲景(Soundscape)一詞,最初由地理學(xué)家Granoe提出,并于1929年出現(xiàn)于《純粹地理》中[1]。20世紀(jì)60年代末,音樂(lè)作曲家Schafer將聲景這個(gè)概念傳播到了整個(gè)歐洲,從而使聲景成為了一個(gè)新的研究領(lǐng)域[2-3]。并且,Schafer通過(guò)在世界聲景項(xiàng)目中記錄歐洲一些村莊的聲音變化,將聲景研究拓展到了生態(tài)保護(hù)領(lǐng)域[4-5]。聲景被定義為一個(gè)或多個(gè)人在特定語(yǔ)境中對(duì)聲學(xué)環(huán)境的感知、體驗(yàn)或理解[6],并非像傳統(tǒng)的聲學(xué)那樣強(qiáng)調(diào)對(duì)聲環(huán)境物理性質(zhì)的研究[7],也并非像噪聲研究一樣,僅僅只研究對(duì)人和生物產(chǎn)生影響的聲源及其解決措施,而是一門(mén)依托于科學(xué)、社會(huì)學(xué)和藝術(shù)學(xué)三者交叉的學(xué)科。聲景的研究包括在聲學(xué)和心理聲學(xué)領(lǐng)域中探索聲音的物理特性,以及人腦對(duì)聲音的反應(yīng)機(jī)制;從社會(huì)學(xué)角度入手探索人類(lèi)如何處理聲音以及聲音如何影響人類(lèi)行為;從藝術(shù)尤其是音樂(lè)角度了解人類(lèi)如何為向往的生活創(chuàng)造理想的聲音環(huán)境[2]。
在當(dāng)今城市中,噪聲控制技術(shù)的發(fā)展無(wú)法抵消噪聲源的持續(xù)增加,這也使得人們對(duì)舒適聲環(huán)境的需求不斷增加[3]。因此,需要一種新的方法來(lái)評(píng)估聲環(huán)境質(zhì)量,把聲音視為一種資源加以保護(hù),在降噪的同時(shí)尋找并保護(hù)有利于整體聲環(huán)境的聲源,而不是將聲音視為一種廢物,以聲壓級(jí)來(lái)評(píng)價(jià)聲音是否為噪聲[8]。同時(shí)聲景也對(duì)健康、文化和經(jīng)濟(jì)三方面有很大的影響,如提供支持性社區(qū)聲環(huán)境,促進(jìn)參與健康活動(dòng),豐富自然人文景觀的文化屬性,以及通過(guò)提供健康和文化價(jià)值間接提高地區(qū)經(jīng)濟(jì)價(jià)值,降低反社會(huì)行為的成本和不必要的降噪行為。
近年來(lái)隨著聲景研究逐漸受到國(guó)內(nèi)外重視,聲環(huán)境質(zhì)量的研究方法正在逐漸豐富。而數(shù)字化技術(shù)在聲景研究和實(shí)踐中扮演著越來(lái)越重要的角色,多種算法和數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,提高了聲音收集的效率和精確性,優(yōu)化了聲景的分析計(jì)算能力,形成了學(xué)科交叉視角下新的分析方法,并不斷激發(fā)出聲景研究領(lǐng)域的新視角[8]。國(guó)外對(duì)聲景數(shù)字化的研究早于國(guó)內(nèi)。如在2009年,Yu和Kang[9]就已利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)處理主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),并預(yù)測(cè)生成測(cè)試地點(diǎn)的聲景舒適度評(píng)估圖。國(guó)內(nèi)李春明和張會(huì)[10]在2017年借助移動(dòng)設(shè)備開(kāi)發(fā)了參與式聲景數(shù)據(jù)收集程序。本研究通過(guò)對(duì)現(xiàn)有聲景數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的分析,討論其如何在聲景研究中發(fā)揮作用,從聲音采集和再現(xiàn)、聲音處理與分析、聲場(chǎng)模擬和評(píng)估以及聲景感知的可視化4個(gè)部分綜述了數(shù)字化技術(shù)在聲景領(lǐng)域的應(yīng)用,并以城市文化公園聲景地圖為例對(duì)聲景地圖技術(shù)進(jìn)行了深入分析。
隨著聲景研究近年來(lái)的快速發(fā)展,對(duì)聲音采集和再現(xiàn)的效率及精確性要求越來(lái)越高,而錄音、互聯(lián)網(wǎng)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的完善對(duì)聲景研究各方面都有明顯的提升。在生物聲音收集工作中,大量的專業(yè)錄音設(shè)備和分析系統(tǒng)涌現(xiàn)出來(lái),可針對(duì)不同的野外環(huán)境進(jìn)行聲音采集和深入研究分析,同時(shí)也出現(xiàn)了專注于超聲波探測(cè)和記錄的專業(yè)儀器,可以采集蝙蝠等生物的特殊頻率聲音。此外,為應(yīng)對(duì)野外環(huán)境的長(zhǎng)期聲學(xué)監(jiān)測(cè),自動(dòng)記錄系統(tǒng)的出現(xiàn)有效減少了研究者在野外的工作時(shí)間,并避免了人類(lèi)觀察所帶來(lái)的影響[11]。在現(xiàn)如今互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的背景下,網(wǎng)絡(luò)用戶也在為互聯(lián)網(wǎng)不斷地提供大量數(shù)據(jù)。目前智能手機(jī)中的GPS傳感器和麥克風(fēng)都可作為數(shù)據(jù)收集的硬件基礎(chǔ),因此,可參與式聲景采集也逐漸成為一種可能性。Hara等[12]開(kāi)發(fā)除了利用智能設(shè)備收集聲音的安卓應(yīng)用程序外,還對(duì)14名參與者進(jìn)行了聲音收集實(shí)驗(yàn)。手機(jī)設(shè)備可通過(guò)GPS、基站或Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)獲得高精準(zhǔn)的位置信息,參與者通過(guò)手機(jī)操作對(duì)行走過(guò)程中遇到的聲音進(jìn)行錄制、分類(lèi)和注釋,最終可將收集到的聲音以圖標(biāo)的方式按類(lèi)型在地圖上進(jìn)行可視化。由于聲景研究關(guān)注個(gè)人或群體在環(huán)境或語(yǔ)境中的感知[8],而視覺(jué)環(huán)境信息的缺乏會(huì)對(duì)聲景研究造成一定影響。因此,越來(lái)越多的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)被應(yīng)用于聲景研究中,360度的相機(jī)和環(huán)繞聲錄音的搭配能夠?qū)崿F(xiàn)具有極強(qiáng)互動(dòng)感和沉浸感的視聽(tīng)體驗(yàn),非常適合對(duì)還原真實(shí)性和體驗(yàn)感有較高要求的聲景研究[13]。歐洲研究委員會(huì)所資助的聲景指數(shù)(SSID)項(xiàng)目正在采用360度視頻和一階或高階環(huán)繞聲的同步記錄方式對(duì)歐洲城市聲景環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行收集。這種虛擬現(xiàn)實(shí)的技術(shù)可幫助研究人員更真實(shí)地記錄空間的原始環(huán)境并進(jìn)行重現(xiàn)和聲環(huán)境評(píng)估,尤其對(duì)于一些無(wú)法進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查的環(huán)境[14]。相對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境評(píng)估,虛擬環(huán)境雖然沒(méi)有絕對(duì)地還原真實(shí),但也避免了現(xiàn)場(chǎng)評(píng)估中的一些不可控因素,如溫度、濕度、日光等[13]。
聲景研究時(shí)常需要對(duì)聲音數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分析,深度學(xué)習(xí)和地理信息系統(tǒng)逐漸分別被應(yīng)用到對(duì)聲音數(shù)據(jù)的分析處理中。在研究城市生態(tài)聲環(huán)境的過(guò)程中,由于城市環(huán)境的復(fù)雜性,生物聲音的錄音會(huì)受到非生物聲音的影響,目前將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于生物多樣性監(jiān)測(cè)的研究越來(lái)越多[14]。Fairbrass等[15]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)了Citynet,可測(cè)量城市中的生物聲音和人類(lèi)活動(dòng)聲音,其訓(xùn)練的模型可識(shí)別基于多個(gè)聲學(xué)特征的生物聲音,精度高于現(xiàn)有最先進(jìn)的鳥(niǎo)鳴聲檢測(cè)軟件Bulbul,并有希望將這個(gè)系統(tǒng)集成到物聯(lián)網(wǎng),形成更大規(guī)模的城市環(huán)境評(píng)估系統(tǒng)。同時(shí)Aodha等[16]還開(kāi)發(fā)了一種同樣基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蝙蝠聲學(xué)信號(hào)檢測(cè)軟件,其在搜索階段的回聲定位調(diào)用功能的性能優(yōu)于現(xiàn)有其他算法。這些研究在一定程度上都表明了深度學(xué)習(xí)對(duì)處理聲音數(shù)據(jù)的精確性和應(yīng)用前景。為對(duì)城市聲環(huán)境進(jìn)行進(jìn)一步的分析研究,將聲音數(shù)據(jù)制作成聲景圖是非常有效的一種方式。Liu等[17]在對(duì)多城市地區(qū)的聲景時(shí)空變化研究中使用了Grass軟件生成聲景圖,其優(yōu)勢(shì)是將不同聲源在空間上的相互影響可視化,并以此法證實(shí)了景觀指數(shù)和聲景要素之間的密切關(guān)系,其中歸一化植被指數(shù)(NDVI)和景觀形狀指數(shù)(LSI)是最重要的兩個(gè)因素,也證實(shí)了聲景制圖技術(shù)是研究城市聲景生態(tài)學(xué)的有效工具??到〉萚18]采用基于GIS的普通kriging插值法(Spherical Semivariogram)生成了與感知屬性相關(guān)的城市聲景圖,其交叉驗(yàn)證的誤差接近于0,這也進(jìn)一步表明了聲景制圖技術(shù)的精確性。
大量的數(shù)字化程序和算法被應(yīng)用于聲景模擬和評(píng)估中,并拓展出新的研究方法。Hao等[19]選取荷蘭阿森地區(qū)的12個(gè)地點(diǎn)并基于噪聲映射技術(shù)進(jìn)行鳥(niǎo)鳴聲的空間聲級(jí)分布模擬,然后使用空間聲級(jí)矩陣的Matlab程序進(jìn)行計(jì)算,再使用Depthmap程序根據(jù)空間句法理論對(duì)建筑和城市系統(tǒng)進(jìn)行可視性分析,其結(jié)果驗(yàn)證了城市形態(tài)參數(shù),例如綠地周長(zhǎng)和建筑平面面積分?jǐn)?shù)(Building Plan Area Fraction)是優(yōu)化鳥(niǎo)鳴聲和視覺(jué)環(huán)境的有效措施??到20]在研究被建筑包圍的廣場(chǎng)聲環(huán)境特征時(shí),開(kāi)發(fā)了輻射度模型和圖像源模型進(jìn)行模擬,證明了廣場(chǎng)的空間參數(shù)對(duì)其聲環(huán)境的具體影響。而Yu等[9]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)預(yù)測(cè)潛在人群對(duì)城市開(kāi)放空間聲景觀質(zhì)量評(píng)價(jià)的計(jì)算機(jī)模型,生成了聲級(jí)評(píng)估圖和聲學(xué)舒適度評(píng)估圖。雖人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的有效性已被證實(shí),但由于城市開(kāi)放空間復(fù)雜的物理和社會(huì)環(huán)境,很難建立一個(gè)適用于所有案例的通用模型,仍需建立更復(fù)雜的模型來(lái)進(jìn)一步改進(jìn)。
在聲景研究中,人對(duì)聲環(huán)境的感知和理解是非常重要的一部分。主觀評(píng)價(jià)法是常用的手法之一,可以用問(wèn)卷的方式獲取人們對(duì)聲環(huán)境的感知評(píng)價(jià)。為了更清晰地了解分析人們對(duì)整體區(qū)域的感知情況,需將人們的感知評(píng)價(jià)進(jìn)行可視化,形成一個(gè)以用戶為中心的聲環(huán)境監(jiān)測(cè)和管理聲景圖模型,這有利于智慧城市的形成,不斷提升市民的參與感[18]。康健等[18]構(gòu)建了智慧城市聲景圖模型,將問(wèn)卷調(diào)查的數(shù)據(jù)進(jìn)行基于GIS的可視化處理,生成了6種情緒的聲音感知地圖,包括愉悅、平靜、動(dòng)蕩、煩惱、混亂和單調(diào)。此外,Aiello等[21]建立的基于社交媒體數(shù)據(jù)所生成的聲景感知評(píng)價(jià)地圖,則提供了一種廉價(jià)的大規(guī)模城市聲音追蹤的方式,研究收集整理了關(guān)于聲音和情緒的兩組詞語(yǔ)庫(kù),并將其作為搜索詞在Flicker網(wǎng)站上分別搜索關(guān)于聲音和情緒的圖像標(biāo)簽,獲取圖像所在地理位置,通過(guò)比較圖像的地點(diǎn)得出推論:有音樂(lè)聲的街道與強(qiáng)烈的喜悅悲傷情緒緊密相關(guān),而有人聲的街道與平常的喜悅和驚喜聯(lián)系到一起,而恐懼和憤怒經(jīng)常出現(xiàn)在有機(jī)械聲的街道上。
隨著城市環(huán)境中噪音對(duì)人類(lèi)健康和社會(huì)福祉的負(fù)面影響加劇[22-24],公園已被視為健康及可持續(xù)城市的基本要素。公園作為城市綠色基礎(chǔ)設(shè)施,是人們?nèi)粘P蓍e娛樂(lè)、戶外游憩的重要載體,對(duì)生態(tài)環(huán)境和社會(huì)利益發(fā)揮著重要作用[25-26]。特別是在當(dāng)前全球疫情防控的大環(huán)境下,人們對(duì)于在公園中娛樂(lè)交流、舒緩壓力、療愈身心的需求日益增加。因此城市公園對(duì)疫情防控和維持公眾身心健康具有積極意義[27]。此外,良好的視覺(jué)環(huán)境和聲音環(huán)境能共同提升公園的舒適度[28]。因此,人們對(duì)聲環(huán)境的感知成為公園規(guī)劃設(shè)計(jì)的重要因素。
聲景地圖不僅能夠全面有效地描述城市公園的聲景,還可以作為分析公園聲景的有效方法,為城市公園聲景的記錄和治理提供新的途徑。國(guó)外許多公園已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)行聲景監(jiān)測(cè)和聲音數(shù)據(jù)庫(kù)的建立等[29],聲景地圖也被作為引導(dǎo)公園游園的重要工具,但其數(shù)字化呈現(xiàn)和智慧調(diào)控依然有一定的缺陷?;诖耍蕴摂M數(shù)據(jù)進(jìn)行模型模擬,探討聲景數(shù)字化手段如何輔助公園感知認(rèn)知和評(píng)價(jià)。
公園聲景舒適感知的研究,主要包括聲級(jí)測(cè)量、計(jì)算與存儲(chǔ),聲景感知地圖、聲級(jí)感知地圖空間插值計(jì)算等,上述模塊均進(jìn)行了數(shù)字化的研發(fā),并將其與公園的數(shù)據(jù)底座系統(tǒng)連接。通過(guò)對(duì)聲音環(huán)境信息的采集、多源數(shù)據(jù)的處理生成噪聲圖?;谇靶蜓芯浚陬A(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上[30],將聲景感知地圖和聲景地圖部分,重點(diǎn)納入人流密度、建筑平均高度和NDVI三個(gè)指數(shù)。聲環(huán)境數(shù)據(jù)采集、聲景地圖依托游客手持電子設(shè)備及游園APP搭載;相關(guān)計(jì)算、存儲(chǔ)、空間插值等內(nèi)容依托數(shù)據(jù)底座。聲景地圖以可視化的方式呈現(xiàn),實(shí)現(xiàn)一小時(shí)更新,從而及時(shí)有效引導(dǎo)游客游園。鼓勵(lì)人們作為聲景資源的一部分參與其中,成為實(shí)現(xiàn)聲景科普教育的有效途徑。同時(shí)公園可依據(jù)動(dòng)態(tài)模型,對(duì)聲景感知進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)控,作為公園實(shí)現(xiàn)智慧監(jiān)管的有效手段。
公園聲景地圖數(shù)字化調(diào)控主要通過(guò)聲景地圖可視化和智慧調(diào)控實(shí)現(xiàn)。聲景地圖可視化是將聲級(jí)大小、舒適度進(jìn)行采集、計(jì)算,并疊加地理信息地圖,以可視化的方式呈現(xiàn);在對(duì)公園聲音、舒適度監(jiān)測(cè)的同時(shí),利用聲光裝置(燈光、聲掩蔽)等景觀手段調(diào)節(jié)聲音環(huán)境和舒適度感知。其中,實(shí)現(xiàn)其主要功能的聲景感知計(jì)算模塊主要包括聲級(jí)采集及計(jì)算、舒適度計(jì)算、空間插值計(jì)算三個(gè)方面。技術(shù)難點(diǎn)在于連續(xù)等效A聲級(jí)的計(jì)算、依據(jù)客觀數(shù)據(jù)對(duì)人類(lèi)舒適度感知的擬合、空間插值函數(shù)的選取。此文化公園聲景地圖的技術(shù)路徑(圖1)分為三個(gè)部分。
圖1 應(yīng)用所在文化公園聲景地圖技術(shù)路徑Fig.1 The technical path of the soundscape map of the cultural park where the application is located
2.2.1 聲級(jí)采集及計(jì)算——利用音頻文件計(jì)算聲壓級(jí)
首先,通過(guò)監(jiān)控設(shè)備或移動(dòng)端采集音頻文件,同時(shí)附上坐標(biāo)、時(shí)間、wav格式音頻文件,形成表格。其次,針對(duì)采集的公園綠地噪聲信號(hào),對(duì)其進(jìn)行時(shí)域和頻域分析,以圖形直觀展示聲壓信號(hào)的波動(dòng)情況,得出公園綠地噪聲信號(hào)各頻率成分及頻率分布情況。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,探討一種頻域A計(jì)權(quán)、計(jì)算瞬時(shí)A聲級(jí)、求解公園綠地噪聲信號(hào)連續(xù)等效A計(jì)權(quán)聲壓級(jí)的算法,并基于python軟件平臺(tái)對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析、頻譜分析、等效連續(xù)A計(jì)權(quán)聲壓級(jí)分析的仿真實(shí)現(xiàn)[31],計(jì)算過(guò)程如圖2。最后將計(jì)算結(jié)果輸出為excel表格(.csv),增加“聲級(jí)(dB(A))”字段。
圖2 等效連續(xù)A聲級(jí)計(jì)算流程圖Fig.2 Flow chart of equivalent continuous A sound level calculation
2.2.2 聲音處理與分析——利用景觀指標(biāo)計(jì)算舒適度
基于前序研究基礎(chǔ)[30],通過(guò)典型相關(guān)分析,篩選影響公園聲景感知的景觀特征指標(biāo),得到聲級(jí)與景觀特征主觀舒適度模型公式(1):
其中,p為人口密度(人/km2),H為區(qū)域內(nèi)的建筑平均高度(m),LURg為綠地(m2)利用占比。
采集典型區(qū)域內(nèi)(200 m×200 m)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)(聲音采集WAV(統(tǒng)一點(diǎn)位))、人群密度和靜態(tài)數(shù)據(jù)(建筑平均高度、植被健康指數(shù)NDVI),然后形成坐標(biāo)、時(shí)間、聲級(jí)(dB(A))、人群密度(人/km2)、建筑高度(m)、植被覆蓋率信息表格,最后進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算,根據(jù)預(yù)測(cè)模型計(jì)算舒適度,輸出坐標(biāo)、時(shí)間、舒適度信息表格。
2.2.3 聲景感知的可視化——空間插值形成感知地圖
在多種空間插值函數(shù)中選取普通克里金算法(Kriging),模擬ArcGIS空間插值功能??死锝鹗且罁?jù)協(xié)方差函數(shù)對(duì)隨機(jī)過(guò)程或隨機(jī)場(chǎng)進(jìn)行空間建模和預(yù)測(cè)(插值)的回歸算法??臻g插值算法根據(jù)采集處理后的點(diǎn)計(jì)算整個(gè)公園區(qū)域連續(xù)的值。由第一步聲音采集及計(jì)算和第二步景觀指標(biāo)計(jì)算舒適度所得的表格數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)區(qū)域內(nèi)的聲級(jí)值(圖3)、舒適度值(圖4),并將輸出結(jié)果分級(jí),以Imshow函數(shù)輸出示意圖。
圖3 聲級(jí)地圖Fig.3 Sound level map
圖4 舒適度地圖Fig.4 Comfort level map
基于上述綜述與典型研究案例可知,數(shù)字化技術(shù)已逐漸成為聲景研究中不可或缺的有效手段。錄音、互聯(lián)網(wǎng)和虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)的出現(xiàn)和更新確保了數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性、高效性和全面性。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Grass GIS等算法為聲音識(shí)別和可視化提供了新方法,提高了聲音識(shí)別和分類(lèi)的準(zhǔn)確性,將多種龐大的數(shù)據(jù)濃縮于聲景圖中,方便研究者進(jìn)行分析和處理。同時(shí),各類(lèi)聲環(huán)境模擬的算法使得研究者可以僅通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬的方式對(duì)聲環(huán)境和城市空間的關(guān)系進(jìn)行研究。應(yīng)用最前沿的技術(shù)對(duì)聲音舒適度評(píng)估進(jìn)行探索,如利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)問(wèn)卷調(diào)查的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,從而建立可以預(yù)測(cè)地區(qū)聲音舒適度的模型。另外,關(guān)于聲景感知可視化的研究也在逐步進(jìn)行中,有利于促進(jìn)智慧城市的以人為本。
在面向公園的研究中,聲景感知地圖計(jì)算模塊還需要在園區(qū)中選取適當(dāng)?shù)奈恢眠M(jìn)行更為真實(shí)和貼切的模擬計(jì)算。其中舒適度預(yù)測(cè)模型可選取小型公園進(jìn)行更加深入的研究,結(jié)合公園實(shí)際情況進(jìn)行更新與調(diào)整,以達(dá)到更加準(zhǔn)確的舒適度模擬。隨著采集技術(shù)、模擬技術(shù)的發(fā)展,舒適度模擬將會(huì)是一個(gè)更新迭代的過(guò)程。未來(lái)對(duì)感控功能的研發(fā)與拓展,可根據(jù)舒適度和聲級(jí)地圖,設(shè)置感控調(diào)節(jié)模塊(如聲光聯(lián)控),真正實(shí)現(xiàn)智慧公園的及時(shí)性、可視化、數(shù)字化和人性化。
雖然目前的數(shù)字化技術(shù)已經(jīng)逐步應(yīng)用到聲景研究中并取得了不錯(cuò)的效果,但如何更廣泛地、準(zhǔn)確地將這些技術(shù)應(yīng)用到研究中還在不斷探索中。例如利用互聯(lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)的音頻質(zhì)量參差不齊和收集規(guī)則的不完善[12],虛擬現(xiàn)實(shí)仍無(wú)法徹底還原真實(shí)世界的其他環(huán)境變量[13],神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的模型只適合應(yīng)用于特定場(chǎng)地[9],以及城市聲景感知可視化仍無(wú)法做到對(duì)城市進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)[18]。未來(lái)新工業(yè)革命、氣候變化和生活方式的改變,都會(huì)給聲景的研究發(fā)展帶來(lái)挑戰(zhàn)[8],如智慧城市的發(fā)展、城市傳感器的普及,讓聲音場(chǎng)景的實(shí)時(shí)智能調(diào)控成為可能[18];氣候變化給環(huán)境帶來(lái)一系列變化,甚至改變生物多樣性、城市形態(tài)和文化,這些都會(huì)影響聲源、聲音傳播和聲音偏好[8];疫情推進(jìn)了居家辦公的工作方式,使得建立室內(nèi)聲景評(píng)估體系的需求不斷增長(zhǎng)[32]。因此,未來(lái)聲景研究所面臨的不僅是完善目前的聲景數(shù)據(jù)收集、處理、評(píng)估和可視化,還面臨著未知挑戰(zhàn)。
注:文中圖片均由作者繪制。