摘要：系統融合藝術和科技，設計了一款人性化噪音提醒裝置，采用嵌入式開發平臺和物聯網云技術，通過室內環境(圖書館、自習室等)測試較好地實現了預期目標，完成了噪音檢測、數據收集、智能提醒，實現了廣泛的噪音監控和管理。系統成本低，結構簡單，有利于未來大規模的布設和使用，應用前景廣闊。

　　關鍵詞：噪音檢測;物聯網;聲音采集;嵌入式

　　0引言

　　當前，噪音污染在日常生活中受到越來越多的重視，人們希望在某些地點營造一個安靜的環境，如圖書館、藝術展覽館、自習室、醫院病房等。而對聲音的控制有一定的難度，特別是由人有意或無意發出的聲音，例如，講話的聲音，走路時發出的響聲，搬動物體產生的聲音等。往往需要通過當事人的自覺遵守或他人的善意提醒來控制噪音的產生。

　　因此希望設計一個系統，能夠實現噪音的檢測，并以一種自然且人性化的互動方式提醒，而非簡單的聲音或文字提示。同時也能夠收集噪音數據進行進一步分析和顯示，實現廣泛的噪音監控和管理。產品設計靈感來源于藝術家AparnaRao的藝術品ThePygmies，這是一款聲音感應互動裝置。藝術家認為人們總是被一些非常害羞、敏感并且可愛的小生物圍繞，就像一些小小的部落那樣，與人們生活在同樣的空間，互相觀察著彼此。AparnaRao在墻上安裝有很多形狀不一的面板，類似墻面裝飾，如果周圍環境非常安靜，那么藏在其中的黑色‘小生物’就會探出頭來，但是它們非常膽小，一點點動靜就會嚇得它們縮回頭去。每一個‘小生物’都設定了不同的動作，最大程度地讓它們像真正的生物一樣有感情、有性格。該設計與本文觀點高度吻合，于是借鑒ThePygmies的理念結合物聯網相關技術將兩者較好地融合。

　　1系統組成

　　以開發板上的單片機為核心，通過聲音模塊采集聲音數據，實現對環境的感知。對聲音數據進行分析后，機械部分做出相應的控制以操縱小人活動。此外，單片機通過藍牙和因特網分別與安卓設備和云端服務器進行數據傳輸。安卓設備主要用于實時顯示周圍設備檢測得到的聲音數值，幫助管理人員進行設備管理以及必要的提醒。云端部分可以實現對聲音數據的遠程監控、收集、存儲并做出分析。

　　1.1機械部分

　　采用步進電機對小人的活動進行控制，由絲桿對運動方向進行引導。其優點是機械結構簡單可靠，安裝方便。

　　1.2嵌入式部分

　　1.2.1聲音模塊

　　聲音模塊由咪頭、MAX9812固定增益放大器、XC6206穩壓器組成。模塊體積小，采用3.3～5V電源供電，方便與開發板等嵌入式系統組合使用。而駐極體話筒(咪頭)具有體積小、結構簡單、電聲性能好、價格低等特點，被廣泛應用于盒式錄音機、無線電話筒及聲控電路中。運放使用MAX9812L單輸入20dB固定增益麥克風放大芯片，內置低噪聲麥克風偏置，適用于筆記本電腦、手機、掌上電腦等便攜音頻設備。人耳的聽覺頻率范圍大體在2～20kHz之間，且大部分噪音的能量集中在低頻部分，因此對處理咪頭所采集的信號的運算放大器必須在輸入信號頻率范圍內有較為優異的增益平坦度。而MAX9812的頻率和輸出增益曲線恰好能滿足這一點，其在10～100kHz的輸入信號頻率下穩定于20dB。

　　1.2.2電機驅動模塊

　　考慮到系統對小人的運動狀態需要有較為精確的感知和控制，且運動速度不定，因此使用步進電機控制更合適。因為MCU引腳輸出能力并不能驅動電機轉動，所以一般需要使用電機驅動芯片。本文系統選用3086A-MFP10S電機驅動芯片，低飽和電壓型雙向電機驅動器IC，具有低飽和輸出和低功率特性。

　　1.2.3噪聲數據處理

　　本文系統涉及的數據處理主要集中在聲音信號采集后的數據分類與識別過程中。對模數轉換后得到的數據通過兩種方案進行處理：(1)將轉換完畢的數字信號值按大小分類，分別代表不同的環境噪聲等級;(2)將轉換完畢的信號值進行存儲并與時間鄰近的值比較，重新計算得到變化量，按照變化量的大小分類，分別代表不同的環境噪聲變化等級。對兩種聲音處理方案進行分析，在環境噪聲影響下采集到的信號往往具有一定程度的波動。

　　方案(1)需要針對每個布設環境進行分析與閾值設定，否則存在較大的誤差和不穩定性，較適合靜態噪聲的監測。方案(2)為動態聲音監測，更加適合突發性噪音的監測。根據實測數據得到的采樣值相對變化數值可以分為三檔，分別為>50，>100和>200，對應三種不同的噪聲音量。將三類音量大小分別對應三種電機轉速。在不同的噪音等級下，目標提示物會做出不同程度的運動，以提醒附近人員保持安靜。

　　1.3安卓部分

　　為了能夠將噪聲的分布情況實時反映給管理員，本文設計了一款基于Android平臺的手機APP，手機通過藍牙與設備連接后，可以顯示當前區域的噪聲情況，時延低，適應于實時數據監測。手機接入互聯網后，可以從云端獲取全部區域的噪聲分布情況。APP主要用戶為管理員，UI界面需要呈現實時噪音等級及位置信息。為了能夠直觀體現噪聲數據的變化情況，在APP中選擇使用折線圖的方式顯示數據。

　　橫軸表示時間，縱軸表示噪聲強度，每個點對應每次采集得到的數據點。在顯示控件中，數據點能夠隨著采集時間的變化不斷滾動以達到實時顯示數據的目的。此外，縱軸的坐標范圍可以隨噪聲強度自動變化，自適應不同的噪聲強度。本地監測設備的數據上傳到云端并存儲后，手機可以通過云端獲取數據，查看不同區域、不同時間、不同設備的噪聲情況。在保證查看數據移動便捷的同時，彌補了通過藍牙鏈接設備查看數據導致的空間和時間上的局限性。

　　1.4云端部分

　　設備將數據收集并上傳到云端物聯網平臺，然后進行存儲和應用(分析、監控)。開發板(連接溫度傳感器)通過MQTT協議定期將聲音信息發送到IoTFoundation，并使用Bluemix中的功能將這些信息描繪成圖表。對傳感器數據的采集此處不再贅述，數據接入云端后分別進行存儲、顯示和警報判斷。存入數據庫中的數據包括設備信息、位置編碼、聲音值、時間等，可以通過數據庫查詢需要的信息。通過云端，管理員可以監控流量情況、設備狀態，并能夠得到詳細的聲音數值和變化狀態，以便進行分析和管理。

　　2系統測試與分析

　　將設備分別置于圖書館、自習室中進行架設測試并分析。在圖書館區域，設備可以嵌入到書架中，與書架融為一體，達到較好的效果。自習室環境下，設備最理想的安裝位置位于桌面中部區域，架設時需要對現有桌面進行改造，以實現理想的效果，架設存在一定的難度。設備架設在書架與書桌上的效果。實際測試時發現，設備架設完畢后，只需略加調試便可較好地實現聲音的監測及提醒。

　　參與測試的學生對這種新穎的提醒方式表現出了極大的熱情和認同。實地測試時發現部分問題需要進一步改進：(1)電機采用剛性固定殼體及桌面書架連接，電機運行時的震動容易引起共振，使震動聲音擴大，造成噪音的二次污染。(2)由于麥克風的聲音采集具有一定的指向性，單個麥克風會出現聲音采集的盲區，因此需要布置多個麥克風來保證聲音采集的有效性，使設備不會漏采某方向的聲音。(3)有些聲音雖然音量較大，但是比較低沉，且頻率不高，不會對其他人造成太大困擾，是否可以針對聲音頻率進行改善等問題值得探討。

　　3結語

　　本文系統基于物聯網技術設計了一款自然且人性化的噪音提醒裝置，創新融合了藝術和科學技術。通過實地測試能夠較好地實現預期目標，完成噪音檢測、數據收集、智能提醒，進行廣泛的噪音監控和管理。該系統成本低，結構簡潔，有利于未來大規模布設和使用，擁有廣闊的應用前景。

　　參考文獻

　　[1]韓坤.基于物聯網的城市環境噪聲監控系統的設計與應用[J].商場現代化，2011(1)：17-18.

　　[2]劉向舉，李敬兆，劉麗娜，等.基于物聯網的環境噪聲監測系統研究[J].傳感器與微系統，2014，33(9)：48-51.

　　[3]黎卓芳.藍牙技術在物聯網中的應用研究[J].現代電信科技，2012(12)：61-66.

　　[4]王洋洋，郭斌，孫偉.在智能家居中基于物聯網技術的燈光控制的研究與應用[J].電子設計工程，2015，23(22)：32-35.

　　[5]謝鵬.基于藍牙技術的單區/多區物聯網的設計與應用[J].西安石油大學學報(自然科學版)，2016，31(6)：119-123.

　　[6]nRF51SeriesReferenceManualVersion3.0.reproductioninwholeorinpartisprohibitedwithoutthepriorwrittenpermissionofthecopyrightholder[EB/OL].2014-10-20.

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