人性化噪音检测提示系统设计

0 引 言

当前，噪音污染在日常生活中受到越来越多的重视，人们希望在某些地点营造一个安静的环境，如图书馆、艺术展览馆、自习室、医院病房等。而对声音的控制有一定的难度，特别是由人有意或无意发出的声音，例如，讲话的声音，走路时发出的响声，搬动物体产生的声音等。往往需要通过当事人的自觉遵守或他人的善意提醒来控制噪音的产生。

因此希望设计一个系统，能够实现噪音的检测，并以一种自然且人性化的互动方式提醒，而非简单的声音或文字提示。同时也能够收集噪音数据进行进一步分析和显示，实现广泛的噪音监控和管理。

产品设计灵感来源于艺术家 Aparna Rao 的艺术品 The Pygmies，这是一款声音感应互动装置。艺术家认为人们总是被一些非常害羞、敏感并且可爱的小生物围绕，就像一些小小的部落那样，与人们生活在同样的空间，互相观察着彼此。Aparna Rao 在墙上安装有很多形状不一的面板，类似墙面装饰，如果周围环境非常安静，那么藏在其中的黑色‘小生物’就会探出头来，但是它们非常胆小，一点点动静就会吓得它们缩回头去。每一个‘小生物’都设定了不同的动作，最大程度地让它们像真正的生物一样有感情、有性格。

该设计与本文观点高度吻合，于是借鉴 The Pygmies 的理念结合物联网相关技术将两者较好地融合。

1 系统组成

The Pygmies 如图 1 所示，系统框图如图 2 所示。

以开发板上的单片机为核心，通过声音模块采集声音数据，实现对环境的感知。对声音数据进行分析后，机械部分做出相应的控制以操纵小人活动。此外，单片机通过蓝牙和因特网分别与安卓设备和云端服务器进行数据传输。安卓设备主要用于实时显示周围设备检测得到的声音数值，帮助管理人员进行设备管理以及必要的提醒。云端部分可以实现对声音数据的远程监控、收集、存储并做出分析。

1.1 机械部分

采用步进电机对小人的活动进行控制，由丝杆对运动方向进行引导。其优点是机械结构简单可靠，安装方便。系统整体布局如图 3 所示。

1.2 嵌入式部分

1.2.1 声音模块

声音模块由咪头、MAX9812 固定增益放大器、XC6206稳压器组成。模块体积小，采用 3.3 ～ 5 V 电源供电，方便与开发板等嵌入式系统组合使用。而驻极体话筒（咪头）具有体积小、结构简单、电声性能好、价格低等特点，被广泛应用于盒式录音机、无线电话筒及声控电路中。

运放使用 MAX9812L 单输入 20 dB 固定增益麦克风放大芯片，内置低噪声麦克风偏置，适用于笔记本电脑、手机、掌上电脑等便携音频设备。

人耳的听觉频率范围大体在 2 ～ 20 kHz 之间，且大部分噪音的能量集中在低频部分，因此对处理咪头所采集的信号的运算放大器必须在输入信号频率范围内有较为优异的增益平坦度。而 MAX9812 的频率和输出增益曲线恰好能满足这一点，其在 10 ～ 100 kHz 的输入信号频率下稳定于20 dB。MAX9812 频率增益曲线如图 4 所示。

综合以上分析，MAX9812L 符合本系统的要求。

1.2.2 电机驱动模块

考虑到系统对小人的运动状态需要有较为精确的感知和控制，且运动速度不定，因此使用步进电机控制更合适。

因为 MCU 引脚输出能力并不能驱动电机转动，所以一般需要使用电机驱动芯片。本文系统选用 3086A-MFP10S 电机驱动芯片，低饱和电压型双向电机驱动器 IC，具有低饱和输出和低功率特性。

1.2.3 噪声数据处理

本文系统涉及的数据处理主要集中在声音信号采集后的数据分类与识别过程中。对模数转换后得到的数据通过两种方案进行处理 ：

（1）将转换完毕的数字信号值按大小分类，分别代表不同的环境噪声等级 ；

（2）将转换完毕的信号值进行存储并与时间邻近的值比较，重新计算得到变化量，按照变化量的大小分类，分别代表不同的环境噪声变化等级。

对两种声音处理方案进行分析，在环境噪声影响下采集到的信号往往具有一定程度的波动。方案（1）需要针对每个布设环境进行分析与阈值设定，否则存在较大的误差和不稳定性，较适合静态噪声的监测。方案（2）为动态声音监测，更加适合突发性噪音的监测。

根据实测数据得到的采样值相对变化数值可以分为三档，分别为 >50，>100 和 >200，对应三种不同的噪声音量。将三类音量大小分别对应三种电机转速。在不同的噪音等级下，目标提示物会做出不同程度的运动，以提醒附近人员保持安静。

出现噪音时小人做出躲避动作示意如图 5 所示。

1.3 安卓部分

为了能够将噪声的分布情况实时反映给管理员，本文设计了一款基于 Android 平台的手机 APP，手机通过蓝牙与设备连接后，可以显示当前区域的噪声情况，时延低，适应于实时数据监测。手机接入互联网后，可以从云端获取全部区域的噪声分布情况。

APP 主要用户为管理员，UI 界面需要呈现实时噪音等级及位置信息。为了能够直观体现噪声数据的变化情况，在APP 中选择使用折线图的方式显示数据，显示效果如图 6 所 示。横轴表示时间，纵轴表示噪声强度，每个点对应每次采集得到的数据点。在显示控件中，数据点能够随着采集时间的变化不断滚动以达到实时显示数据的目的。此外，纵轴的坐标范围可以随噪声强度自动变化，自适应不同的噪声强度。

本地监测设备的数据上传到云端并存储后，手机可以通过云端获取数据，查看不同区域、不同时间、不同设备的噪声情况。在保证查看数据移动便捷的同时，弥补了通过蓝牙链接设备查看数据导致的空间和时间上的局限性。

1.4 云端部分

设备将数据收集并上传到云端物联网平台，然后进行存储和应用（分析、监控）。主要流程如图 7 所示。

开发板（连接温度传感器）通过 MQTT 协议定期将声音信息发送到 IoT Foundation，并使用 Bluemix 中的功能将这些信息描绘成图表。

对传感器数据的采集此处不再赘述，数据接入云端后分别进行存储、显示和警报判断。存入数据库中的数据包括设备信息、位置编码、声音值、时间等，可以通过数据库查询需要的信息。通过云端，管理员可以监控流量情况、设备状态，并能够得到详细的声音数值和变化状态，以便进行分析和管理。

流量监控如图 8 所示。

2 系统测试与分析

将设备分别置于图书馆、自习室中进行架设测试并分析。

在图书馆区域，设备可以嵌入到书架中，与书架融为一体，达到较好的效果。自习室环境下，设备最理想的安装位置位于桌面中部区域，架设时需要对现有桌面进行改造，以实现理想的效果，架设存在一定的难度。设备架设在书架与书桌上的效果如图 9 所示。

实际测试时发现，设备架设完毕后，只需略加调试便可较好地实现声音的监测及提醒。参与测试的学生对这种新颖的提醒方式表现出了极大的热情和认同。实地测试时发现部分问题需要进一步改进 ：

（1）电机采用刚性固定壳体及桌面书架连接，电机运行时的震动容易引起共振，使震动声音扩大，造成噪音的二次污染。

（2）由于麦克风的声音采集具有一定的指向性，单个麦克风会出现声音采集的盲区，因此需要布置多个麦克风来保证声音采集的有效性，使设备不会漏采某方向的声音。

（3）有些声音虽然音量较大，但是比较低沉，且频率不高，不会对其他人造成太大困扰，是否可以针对声音频率进行改善等问题值得探讨。

3 结 语

本文系统基于物联网技术设计了一款自然且人性化的噪音提醒装置，创新融合了艺术和科学技术。通过实地测试能够较好地实现预期目标，完成噪音检测、数据收集、智能提醒，进行广泛的噪音监控和管理。该系统成本低，结构简洁，有利于未来大规模布设和使用，拥有广阔的应用前景。