Modelling and evaluation of light railway system’s noise using neural predictors

Background: Noise is defined as a sound or series of sounds that are considered to be invasive, irritating, objectionable and disruptive to the quality of daily life. Noise is one of the environmental pollutants, and in cities it is usually originated from road traffic, railway traffic, airports, industry etc. The tram is generally considered as environmentally friendly, namely non-polluting and silent. However complaints from residents living along the tramway lines prove that it may sometimes cause annoyance. In this study, a Global Pointing System (GPS) receiver for determining the sampling locations and a frequency based noise measurement system for collecting the noise data are used to analyse the noise level in the city centre. Both environmental (background) and tram noises are measured

A neural network noise prediction model for Tehran urban roads

Over the last decades, the number of motor vehicles has increased dramatically in Iran, where different traffic characteristics and urban structures are notable. In the present study, a multilayer perceptron neural network model trained with the Levenberg-Marquardt algorithm was used for predicting the equivalent sound level (LAeq) originating from traffic. Fifty-one samples were collected from different areas of Tehran. Input parameters consisted of total traffic volume per hour, average speed of vehicles, percentage of each category of vehicles, road gradient, density of buildings around the road section and a new parameter named “Building Reflection Factor”. These data were randomly used with 80, 10 and 10 percentiles respectively for training, validation and testing of the Artificial Neural Network (ANN). Results yielded by the ANN model were compared with field measurement data, a proposed regression model and some classical well-known models. Our study indicated that the prediction error of the neural network model was much less than that of the regression model and other classical models. Moreover, a statistical t-test was applied for evaluating the goodness-of-fit of the proposed model and proved that the neural network model is highly efficient in estimating road traffic noise levels

An optimized Deep Neural Network Approach for Vehicular Traffic Noise Trend Modelling

Vehicular traffic plays a significant role in terms of economic development; however, it is also a major source of noise pollution. Therefore, it is highly imperative to model traffic noise, especially for expressways due to their high traffic volume and speed, which produce very-high level of traffic noise. Previous traffic prediction models are mostly based on the regression approach and the artificial neural network (ANN), which often fail to describe the trends of noise. In this paper, a deep neural network-based optimization approach is implemented in two ways: i) using different algorithms for training and activation, and ii) integrating with feature selection methods such as correlation-based feature selection (CFS) and wrapper for feature-subset selection (WFS) methods. These methods are integrated to produce traffic noise maps for different time of the day on weekdays, including morning, afternoon, evening, and night. The novelty of this study is the integration of the feature selection method with the deep neural network for vehicular traffic noise modelling. New Klang Valley Expressway (NKVE) in Malaysia was used as a case study due to its increasing heavy and light vehicles, and the motorbike during peak hours, which result in high traffic noise. The results from the models indicate that the WFS-DNN model has the least mean-absolute-deviation (MAD) of 2.28, and the least root-mean-square-error (RMSE) of 3.97. Also, this model shows the best result compared to the other models such as DNN without integration with feature selection methods, CFS-DNN and the ANN networks (MLP and RBF). MAD improvement of 27% - 47% and RMSE improvement of 25% - 38% was achieved compared to other methods. The study provides a generic approach to key parameter selection and dimension reduction with novel trend descriptor which could be useful for future such modelling applications

Speech Signal Processing in Application of Soft Computing Methods

Cílem této diplomové práce je prozkoumat odvětví Soft Computingových metod v oblasti zpracování řečového signálu, nalézt vhodnou metodu pro potlačení šumu a tu následně použít v simulaci a praktické realizaci. Vybraná metoda bude popsána teoreticky i matematicky a její implementace bude použita pro potlačení okolního šumu z hlasového signálu pro ovládání chytré domácnosti Smart Home založené na sběrnicovém systému KNX. Hlasové řízení provozně technických funkcí tohoto komunikačního sběrnicového systému je předpokladem pro jednodušší správu domácnosti, vylučující jinak nutnou manuální manipulaci s ovládacím zařízením a to zejména pro seniory nebo postižené osoby. V domácnostech se ovšem nachází řada rušivých elementů, mezi které můžeme zařadit například šum domácích spotřebičů, nebo vlivy počasí, které mohou zapříčinit nefunkčnost tohoto ovládání a je tedy potřeba je odstranit. V dnešní době je k dispozici již množství filtrů schopných uspokojivě odstranit předem specifikovaný šum, avšak použití nelineárních adaptivních metod by mohlo tyto výsledky posunout na zcela jinou úroveň. Po úspěšné implementaci je nutné provést zhodnocení signálu, zda byla použitá metoda v potlačení šumu úspěšná.The aim of this diploma thesis is investigate the field of Soft Computing methods in Speech Signal Processing and find an appropriate method for noise suppression and use it in simulation and practical implementation. The chosen method will be theoretically and mathematically described and used in implementation to suppress the ambient noise from speech signal for controlling a Smart Home based on the KNX bus system. Voice control of the operational technical features of this communication bus system is a prerequisite for a simpler household management, eliminating otherwise necessary manual handling of the control device, especially for seniors or disabled persons. However, in households there are a number of disturbing elements, including for example the noise of household appliances or weather conditions that may cause this control to malfunction and noise need to be removed. Nowadays, a number of filters are already available to satisfactorily remove pre-specified noise, but the use of non-linear adaptive methods could shift this results to a completely different level. After successful implementation, it is necessary to evaluate the signal if the used noise suppression method has been successful.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvídobř

Análisis y evaluación de ambientes acústicos mediante el uso de redes inalámbricas de sensores.

El creciente aumento del tamaño de las ciudades y de su población en las últimas décadas, ha generado una degradación de su medio ambiente. Los mayores niveles de contaminación en general, han fomentado la necesidad de la creación de entornos más sostenibles que proporcionen una mejor calidad de vida de sus ciudadanos. Uno de estos agentes contaminantes que ha despertado especial interés en los últimos años es el sonido, también conocido como contaminación acústica, que ha provocado que se ponga más atención en el ruido y sus efectos en las personas. Recientemente, tras el auge de la creación de las ciudades inteligentes basadas en el paradigma del Internet de las Cosas (IoT) y las tecnologías que lo soportan, se están creando nuevas herramientas de gestión y evaluación de la contaminación acústica. Bajo este grupo de tecnologías en desarrollo, surge esta tesis doctoral cuyo objetivo principal es la validación de la aplicación de una red inalámbrica de sensores acústicos formada por dispositivos de bajo coste en varios ambientes urbanos para el análisis y la evaluación del entorno acústico. En esta investigación, se han desarrollado varios casos de uso de una red de sensores acústicos mediante campañas de medición de larga duración. En concreto, se presentan tres experimentos de evaluación: interior de un coche durante desplazamiento in itinere, exterior de una urbanización y campus universitario. Para ello, se han diseñado y desplegado una serie de nodos acústicos mediante la aplicación de una metodología de diseño de redes propuesta para el ámbito de la contaminación acústica en concordancia con las legislaciones vigentes. Estas campañas han permitido la monitorización, en diferentes entornos urbanos, del campo acústico y un posterior análisis de la molestia acústica en los ciudadanos. Para conseguir evaluar la molestia acústica, en esta tesis se propone la utilización de parámetros psicoacústicos, como la sonoridad, combinados con índices acústicos más tradicionales. Los nodos acústicos utilizados son capaces de capturar el sonido, y, a través del algoritmo de procesado, calcular los parámetros psicoacústicos, tanto monoaurales como binaurales, ofreciendo información más cercana a la sensación de molestia en las personas que los índices acústicos aplicados habitualmente. Los nodos acústicos utilizados, han sido mejorados en los trabajos de esta tesis para permitir campañas de medición de manera remota y automática. Mediante el módulo de comunicaciones añadido, los parámetros obtenidos por los nodos son enviados a una plataforma software, donde son almacenados para su posterior análisis. La instalación de un grupo de nodos acústicos en una zona específica permite la aplicación de análisis estadístico espacial. En concreto, se propone el método de Kriging para realizar interpolación espacial de los datos acústicos. Además, al realizar campañas de larga duración, se han podido aplicar métodos de análisis estadístico de las series temporales, que han ofrecido otro punto de vista en la comprensión del entorno acústico. Estos análisis se complementan con encuestas subjetivas a los ciudadanos mediante una aplicación móvil desarrollada, permitiendo tomar decisiones más rápidas y completas en comparación con la metodología tradicional de creación de mapas de ruido. Tras los casos de uso presentados, se concluye que las redes de sensores acústicos son una herramienta útil para obtener mediciones a largo plazo que permiten analizar la evolución temporal y espacial de los índices acústicos, proporcionando una información valiosa para identificar la molestia subjetiva del ruido a través de parámetros psicoacústicos.Ingeniería, Industria y Construcció

Digital marketing, elements of the public sector competition value chain in Barranquilla, (Colombia)

La organización en la actualidad están obligadas a generar mayores beneficios a sus consumidores para lograr mayor posicionamiento en el mercado, eso depende del manejo de factores de competitividad internos y externos que predominan en las organizaciones medianas en el sector de la publicidad digital en Barranquilla. El objetivo de esta investigación fue describir el marketing digital del sector publicitario. La investigación es descriptiva con diseño no experimental y transversal. La muestra estuvo conformada por 15 empresas, cumpliendo los criterios: Empresa mediana, con departamento de Marketing digital, domiciliada en Barranquilla. Los resultados fueron descripción el marketing digital del sector publicitario, de acuerdo a los factores internos y externos en estas empresas presentan donde existe una consistencia moderada en la dinámica de respuesta de la empresa ante factores externos y viceversa. Se concluyó que las empresas de este sector requieren de estrategias que promuevan el desarrollo de los indicadores internos de competitividad que respondan a los factores cambiantes externo.The organization is currently forced to generate greater benefits to its consumers to achieve greater market positioning, that depends on the management of internal and external competitiveness factors that predominates in medium-sized organizations in the digital advertising sector in Barranquilla. The objective of this research was to describe the digital marketing of the advertising sector. The research is descriptive with non-experimental and transversal design. The sample was composed by 15 companies, fulfilling the criteria: Medium company, with department of Digital Marketing, placed in Barranquilla. The results were a description digital marketing of the advertising sector, according of the internal and external factors in these companies present where there is a moderate consistency in the dynamics of the company’s response to external factors and vice versa. It was concluded that companies in this sector have difficulties in strategies that promote the development of internal competitiveness indicators that respond to changing external factors