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Soundscapes on edge - The real-time machine learning approach for measuring Soundscapes on resource-constrained devices

Karges, Nils und Staab, Jeroen und Rauh, Jürgen und Wegmann, Martin und Taubenböck, Hannes (2022) Soundscapes on edge - The real-time machine learning approach for measuring Soundscapes on resource-constrained devices. In: Proceedings of the 24th International Congress on Acoustics, Seiten 128-139. Proceedings of the 24th International Congress on Acoustics, 24. - 28. Okt. 2022, Gyeongju, Korea.

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Offizielle URL: https://ica2022korea.org/data/Proceedings_A14.pdf

Kurzfassung

According to the WHO, noise is a growing problem in urban areas and the second most common environmental cause of health issues in Europe. As a complementary approach to noise maps based on sound pressure levels, soundscape maps can be a useful tool for urban planning, providing more information about how people perceive acoustic environments. This study describes an in-situ soundscape monitoring system based on WASN (Wireless Acoustic Sensor Network) for statistical spatial-temporal prediction of soundscapes in urban areas. Soundscape data on specifically defined spatial scales were observed and evaluated using a microcontroller with a 32-bit nRF52840 Nordic Semiconductors CPU and 1MB of memory in a multifunctional urban area. The use of TinyML enabled machine learning algorithms provided state-of-the-art soundscape classification to a low-cost edge device with extreme resource constraints regarding memory, speed, and lack of GPU support. Sound source types are classified into anthrophony, traffic, biophony, and geophony sounds using ESC-50 for evaluation. Our final MFCC-based CNN achieved an accuracy of 81.6% and even reached higher accuracy in the enclosed studio test. The results show that it is computationally feasible to classify soundscapes on low-power microcontrollers and potentially inform decision-makers based on extended sound analysis

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/190129/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Soundscapes on edge - The real-time machine learning approach for measuring Soundscapes on resource-constrained devices
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Karges, Nilsnils.karges (at) uni-wuerzburg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Staab, JeroenJeroen.Staab (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7342-4440NICHT SPEZIFIZIERT
Rauh, JürgenUniversität WürzburgNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wegmann, MartinUniversität Würzburghttps://orcid.org/0000-0003-0335-9601NICHT SPEZIFIZIERT
Taubenböck, HannesHannes.Taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Erschienen in:Proceedings of the 24th International Congress on Acoustics
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 128-139
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Soundscape, TinyML, WASN
Veranstaltungstitel:Proceedings of the 24th International Congress on Acoustics
Veranstaltungsort:Gyeongju, Korea
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:24. - 28. Okt. 2022
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Fernerkundung u. Geoforschung, R - Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Hinterlegt von: Staab, Jeroen
Hinterlegt am:22 Nov 2022 20:31
Letzte Änderung:29 Mär 2023 00:52

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