अपने मोबाइल फोन से मापें और ध्वनि प्रदूषण का मानचित्रण करें: 4 कदम (चित्रों के साथ)

2024 लेखक: John Day | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-30 09:23

80 डीबी (ए))", "शीर्ष": 0.13263157894736843, "बाएं": 0.506, "ऊंचाई": 0.1957894736842105, "चौड़ाई": 0.276}]">

निकोलस मैसनन्यूवे (सोनी सीएसएल पेरिस) मैथियास स्टीवंस (व्रीजे यूनिवर्सिट ब्रसेल / सोनी सीएसएल पेरिस) ल्यूक स्टील्स (व्रीजे यूनिवर्सिट ब्रसेल्स / सोनी सीएसएल पेरिस)

इस "निर्देश योग्य" में आप सीखेंगे कि आप अपने जीपीएस से लैस मोबाइल फोन का उपयोग मोबाइल स्टेशन के रूप में कैसे कर सकते हैं ताकि आप अपने व्यक्तिगत शोर को माप सकें और अपने पड़ोस या शहर के सामूहिक शोर मानचित्रण में भाग ले सकें। Google धरती का उपयोग करके मानचित्रों की कल्पना की जा सकती है। कई शहरों में ध्वनि प्रदूषण एक गंभीर समस्या है। हालाँकि कुछ बड़े शहरों के अधिकारियों ने समस्या की निगरानी के लिए अभियान शुरू किए हैं, लेकिन उनके द्वारा बनाए गए नक्शे हमेशा आसानी से सुलभ नहीं होते हैं और आमतौर पर लोगों के सामने आने वाले शोर में भिन्नता (समय और स्थान में) को समझने के लिए पर्याप्त विस्तृत नहीं होते हैं। हालाँकि, हमारी नई तकनीकों का उपयोग करके आप अपने पड़ोस या शहर के शोर मानचित्रण में योगदान देकर ऐसे पर्यावरणीय मुद्दों की निगरानी में सुधार करने में मदद कर सकते हैं और इस प्रकार ध्वनि प्रदूषण के एक प्रकार के "विकिमपिया" में भाग ले सकते हैं। नॉइज़ट्यूब सोनी की एक शोध परियोजना है। पेरिस में कंप्यूटर विज्ञान प्रयोगशाला। यह परियोजना आम जनता को शामिल करते हुए ध्वनि प्रदूषण की निगरानी के लिए एक नया सहभागी दृष्टिकोण विकसित करने पर केंद्रित है। हमारा लक्ष्य मोबाइल फोन के वर्तमान उपयोग को शोर सेंसर में बदलकर प्रत्येक नागरिक को अपने दैनिक वातावरण में अपने स्वयं के जोखिम को मापने और अपने शहर या पड़ोस के सामूहिक शोर मानचित्रण में भाग लेने में सक्षम बनाना है। अधिक सामान्यतः यह शोध परियोजना इस बात की जांच करती है कि भागीदारी संवेदन की अवधारणा को पर्यावरणीय मुद्दों पर और विशेष रूप से ध्वनि प्रदूषण की निगरानी के लिए कैसे लागू किया जा सकता है। पार्टिसिपेटरी सेंसिंग वितरित सेंसर नेटवर्क बनाने के लिए व्यापक रूप से तैनात मोबाइल उपकरणों (जैसे स्मार्ट फोन, पीडीए) के उपयोग की वकालत करता है जो सार्वजनिक और पेशेवर उपयोगकर्ताओं को स्थानीय ज्ञान इकट्ठा करने, विश्लेषण करने और साझा करने में सक्षम बनाता है। अपने जीपीएस से लैस मोबाइल फोन पर एक मुफ्त एप्लिकेशन इंस्टॉल करके, आप डीबी (ए) में शोर के स्तर को मापने में सक्षम होंगे (पेशेवर उपकरणों की तुलना में कुछ डेसिबल की सटीकता के साथ), इस पर टिप्पणी करें कि आप शोर को कैसे समझते हैं (टैगिंग, परेशानी का व्यक्तिपरक स्तर) और सभी जानकारी भेजें (टाइमस्टैम्प + भू-स्थानीयकृत माप + मानव इनपुट) स्वचालित रूप से आपके फ़ोन के इंटरनेट कनेक्शन के माध्यम से NoiseTube सर्वर पर। बाद में (सामूहिक) परिणामों को मानचित्रों पर देखा जा सकता है, जैसा कि पहली आकृति में उदाहरण द्वारा दिखाया गया है। NoiseTube अनुभव में भाग लेने के लिए प्रेरणा 1. अपने व्यक्तिगत ध्वनि जोखिम को मापें और अपने पर्यावरण के बारे में अधिक जागरूक रहें मैं कितना डेसिबल के संपर्क में हूं मेरे दिन के दौरान? ऐसी जानकारी वर्तमान में नागरिकों के लिए प्राप्त करना कठिन है। हमारे आवेदन के लिए धन्यवाद आप एक महंगे ध्वनि स्तर मीटर की आवश्यकता के बिना वास्तविक समय में डीबी (ए) में अपने जोखिम को मापने में सक्षम होंगे। हमें लगता है कि सरकारी एजेंसियों द्वारा वर्तमान में उपलब्ध कराए गए वैश्विक पर्यावरणीय आंकड़ों की तुलना में व्यक्तिगत पर्यावरणीय जानकारी का सार्वजनिक जागरूकता और व्यवहार पर अधिक प्रभाव पड़ सकता है। 2. अपने शहर के ध्वनि प्रदूषण की निगरानी/मानचित्रण में भाग लें अपने मोबाइल फोन से आप (और आपका समूह) भू-स्थानीय माप एकत्र कर सकते हैं, उन्हें एनोटेट कर सकते हैं और स्थानीय ध्वनि प्रदूषण को मैप करने के लिए स्वचालित रूप से भेज सकते हैं, स्थानीय समुदायों के लिए उपयोगी जानकारी प्रदान कर सकते हैं या अधिकारियों (पर्यावरण एजेंसियों, महंगे माप अभियानों के लिए सरकारी धन) की प्रतीक्षा किए बिना स्थानीय मुद्दों पर निर्णय लेने का समर्थन करने के लिए सार्वजनिक संस्थान आपके पड़ोस पर अपना ध्यान केंद्रित करने के लिए। 3. वैज्ञानिकों को अपने अनुभव से शोर को बेहतर ढंग से समझने में मदद करें, स्थिर, विशिष्ट स्थानों पर स्थापित स्थिर सेंसर से आने वाले वर्तमान ध्वनि प्रदूषण डेटा के विपरीत, लोगों के माध्यम से ध्वनि प्रदूषण के मुद्दे को बेहतर ढंग से समझने के लिए वैज्ञानिकों के लिए आपके 'जन-केंद्रित' डेटा का बहुत महत्व हो सकता है। एक्सपोज़र.नॉइज़ट्यूब आर्किटेक्चर नॉइज़ट्यूब प्लेटफ़ॉर्म में एक एप्लिकेशन होता है जिसे प्रतिभागियों को अपने मोबाइल फोन पर स्थापित करना चाहिए ताकि इसे एक शोर सेंसर डिवाइस में बदल दिया जा सके। यह मोबाइल एप्लिकेशन विभिन्न सेंसरों से स्थानीय जानकारी एकत्र करता है और इसे NoiseTube सर्वर पर भेजता है, जहां सभी प्रतिभागियों के डेटा को केंद्रीकृत और संसाधित किया जाता है। दूसरा आंकड़ा इस वास्तुकला का एक सिंहावलोकन दिखाता है। क्योंकि मोबाइल एप्लिकेशन हमारे प्रतिभागियों के लिए सबसे महत्वपूर्ण तत्व है, अब हम चरण 1 में इस पर विस्तार से चर्चा करेंगे।

चरण 1: उपकरण और सॉफ्टवेयर

मोबाइल एप्लिकेशन की विशेषताएं - वास्तविक समय में आपके शोर स्तर को मापना और कल्पना करना- माप पर टिप्पणी करने के लिए टैगिंग (जैसे शोर का स्रोत, कथित झुंझलाहट की रेटिंग, …)। इस जानकारी का उपयोग बनाए गए शोर मानचित्रों में एक सिमेंटिक परत जोड़ने के लिए किया जाता है। - आपके व्यक्तिगत "एक्सपोज़र प्रोफ़ाइल" और सामूहिक शोर मानचित्र को अपडेट करने के लिए हमारे सर्वर पर आपके खाते में स्वचालित रूप से (भू-स्थानीयकृत और टाइमस्टैम्प्ड) डेटा भेजना। आवश्यकताएँ - बिल्ट-इन GPS-चिपसेट या बाहरी GPS-रिसीवर वाला फ़ोन जिसे ब्लूटूथ के माध्यम से फ़ोन से जोड़ा जा सकता है। - जावा J2ME प्लेटफॉर्म का समर्थन करने वाला एक फोन (एक्सटेंशन के साथ CLDC/MIDP प्रोफाइल: JSR-179 (लोकेशन एपीआई) और JSR-135 (मोबाइल मीडिया एपीआई))। - इंटरनेट एक्सेस के लिए डेटा प्लान सदस्यता (जीपीआरएस/ईडीजीई/3जी के माध्यम से)।नोट्स:

• फिलहाल, एप्लिकेशन का केवल Nokia N95 8GB और Nokia 6220C पर पूरी तरह से परीक्षण किया गया है। अन्य ब्रांड / मॉडल काम कर सकते हैं या नहीं भी कर सकते हैं। कुछ हफ्तों में हम Apple iPhone के लिए एक संस्करण जारी करने की योजना बना रहे हैं। इस और अन्य भावी रिलीज़ के बारे में सूचित रहने के लिए आप NoiseTube.net के माध्यम से सदस्यता ले सकते हैं।
• विश्वसनीय डेसिबल माप प्राप्त करने के लिए यह अनुशंसा की जाती है कि केवल समर्थित (कैलिब्रेटेड) टेलीफोन मॉडल का उपयोग किया जाए।

वैकल्पिक दृष्टिकोण फ़ोन + बाहरी माइक्रोफ़ोन अंतर्निर्मित माइक्रोफ़ोन का उपयोग करने के बजाय, आप बाहरी माइक्रोफ़ोन प्लग कर सकते हैं। आकृति 1 पर आप Nokia N95 के लिए एक कस्टम-निर्मित बाहरी माइक्रोफ़ोन देखते हैं। यदि आप बाहरी माइक्रोफ़ोन का उपयोग कर रहे हैं, तो हम आपको सलाह देते हैं कि माइक्रोफ़ोन को अपने चेहरे के बहुत पास न रखें ताकि केवल अपनी आवाज़ को मापने से बचा जा सके; अपनी कलाई के पास माइक्रोफ़ोन लगाना एक अच्छा विकल्प है। डिजिटल साउंड रिकॉर्डर + मोबाइल एप्लिकेशन + डेस्कटॉप एप्लिकेशन नॉइसट्यूब के पहले संस्करण में, मोबाइल एप्लिकेशन द्वारा वास्तविक समय में जोर की माप नहीं की गई थी। इसके बजाय, परिवेशी ध्वनि को रिकॉर्ड करने के लिए एक डिजिटल साउंड रिकॉर्डर (जैसे: M-ऑडियो माइक्रोट्रैक x सीरीज़) का उपयोग किया गया था। मोबाइल एप्लिकेशन (v1.0) का उद्देश्य उपयोगकर्ता (जीपीएस के माध्यम से) को स्थानीय बनाना और टिप्पणी करना (टैगिंग, रेटिंग, …) की सुविधा प्रदान करना है। एक डेस्कटॉप एप्लिकेशन का उपयोग तब रिकॉर्ड की गई ध्वनि से ज़ोर के उपायों को निकालने के लिए किया जाता था, उस डेटा को स्थान ट्रैक और उपयोगकर्ता टिप्पणियों के साथ संयोजित किया जाता था और यह जानकारी सर्वर को भेजी जाती थी। चित्र 2 NoiseTube v1.0 की वास्तुकला का एक सिंहावलोकन दिखाता है।

चरण 2: NoiseTube मोबाइल एप्लिकेशन का उपयोग करना

आरंभ करना एक बार जब आप NoiseTube वेबसाइट पर एक खाता बना लेते हैं, आवश्यक उपकरण ढूंढ लेते हैं और हमारे सॉफ़्टवेयर को स्थापित कर लेते हैं, तो आप NoiseTube एप्लिकेशन का उपयोग करना शुरू कर सकते हैं। 1) आपको सबसे पहले अपने खाते के विवरण के साथ स्वयं को प्रमाणित करना होगा। एक बार सफलतापूर्वक लॉग इन करने के बाद, अगली बार जब आप इसे शुरू करते हैं, तो एप्लिकेशन इस चरण को बायपास कर देगा। 2) अब आप NoiseTube प्रोजेक्ट को मापना और योगदान देना शुरू कर सकते हैं। यूजर इंटरफेस पहले आंकड़े में स्क्रीनशॉट यूजर इंटरफेस दिखाता है। नीचे हम विभिन्न भागों पर चर्चा करते हैं, जिनमें से प्रत्येक एप्लिकेशन की एक प्रमुख विशेषता से मेल खाता है। 1) परिवेशी शोर की प्रबलता को मापना माप स्वचालित रूप से प्रारंभ हो जाएगा। आप वर्तमान लाउडनेस मान - dB(A) में माप - ऊपरी-बाएँ में देख सकते हैं। इस मूल्य में अर्थ जोड़ने के लिए यह वर्तमान जोखिम स्तर के संभावित स्वास्थ्य जोखिम का प्रतिनिधित्व करने वाले रंग से जुड़ा हुआ है:

• <60 डीबी (ए): हरा (कोई जोखिम नहीं)
• >= ६० और <७०: पीला (कष्टप्रद)
• >=70 और <80: नारंगी (सावधान रहें)
• > 80: लाल (जोखिम भरा)।

मापा जोर के विकास को देखने के लिए एक इतिहास वक्र भी खींचा जाता है। वास्तव में जो मापा जाता है उसे बेहतर ढंग से समझने के लिए नीचे 'लाउडनेस मापने के बारे में' अनुभाग देखें। 2) टिप्पणी करना टैगिंग समुदाय को सूचित करने और बाद में मानचित्रों पर शोर की प्रकृति की कल्पना करने के लिए भौतिक माप में अर्थ की एक परत जोड़ता है। जैसे YouTube पर फिल्मों को टैग करना या डिलीशियस पर वेबपेजों को, आप अल्पविराम से अलग किए गए किसी भी मुक्त शब्द (जैसे शोर या संदर्भ का स्रोत, एक रेटिंग, आदि) जोड़कर शोर माप को टैग कर सकते हैं। शोर एक जटिल घटना है जिसके कारण अत्यधिक व्यक्तिपरक तरीके से मनुष्य इसे समझते हैं। इन व्यक्तिपरक कारकों का अध्ययन करने के लिए हम मोबाइल एप्लिकेशन में इसे "(सामाजिक) झुंझलाहट मीटर" के रूप में उपयोग करने के लिए और अधिक व्यक्तिपरक घटकों को जोड़ेंगे (दूसरा आंकड़ा इसका पूर्वावलोकन दिखाता है कि यह कैसा दिख सकता है) और ध्वनि प्रदूषण के व्यक्तिपरक मानचित्र बनाएं। 3) भू-स्थानीयकरण माप उपयोगकर्ता स्थानीयकरण आइकन (चित्र 1 देखें) पर क्लिक करके स्वचालित (जीपीएस का उपयोग करके) या मैन्युअल स्थानीयकरण मोड के बीच स्विच कर सकता है। एप्लिकेशन शुरू होने पर स्वचालित मोड सक्रिय हो जाएगा और उपयोगकर्ता को स्थानीयकृत करने का प्रयास करेगा जीपीएस का उपयोग करना। यदि यह सफल नहीं होता है (उदाहरण के लिए एक इनडोर स्थिति के कारण) तो यह मैनुअल मोड पर स्विच हो जाएगा, जहां उपयोगकर्ता को अपना स्थान दर्ज करना होगा (उदाहरण के लिए एक पता, सबवे स्टेशन लाइन)। पूर्वनिर्धारित स्थानों की सूची से अपने वर्तमान स्थान का चयन करना भी संभव है। ये स्थान व्यक्तिगत "पसंदीदा" (जैसे: घर या कार्यालय) या सार्वजनिक स्थान (जैसे: सड़कें, मेट्रो स्टेशन) हो सकते हैं। लाउडनेस मापने के बारे में अधिक जानकारी लाउडनेस मीटर dB(A) में मापा गया समतुल्य निरंतर ध्वनि स्तर (Leq) प्रदर्शित करता है। एक निश्चित समय अंतराल पर रिकॉर्ड की गई ध्वनि की। प्रत्येक चक्र में एप्लिकेशन समय के अंतराल के दौरान पर्यावरणीय ध्वनि (22500 हर्ट्ज, 16 बिट पर) रिकॉर्ड करता है, फिर Leq मान निकालने के लिए सिग्नल को संसाधित करता है। दो अंतराल संभव हैं: 1) धीमी प्रतिक्रिया (1 सेकंड, डिफ़ॉल्ट मोड), यह धीमी ध्वनि भिन्नता को मापने की अनुमति देता है, निरंतर या पृष्ठभूमि शोर के लिए उपयोगी; 2) समय-भिन्न ध्वनियों (जैसे छोटी घटनाओं) के लिए तेज़ प्रतिक्रिया/लघु Leq (125ms)। तेज़ प्रतिक्रिया मोड वर्तमान में अभी भी प्रयोगात्मक है इसलिए अभी के लिए हम धीमी प्रतिक्रिया मोड का उपयोग करने की सलाह देते हैं। ध्वनि अंशांकन और सूचना विश्वसनीयता के बारे में Nokia N95 8GB पर विश्वसनीय जानकारी प्राप्त करने के लिए हमारे एप्लिकेशन को कैलिब्रेट करने के लिए, हमने ध्वनि स्तर मीटर का उपयोग किया। हमने शोर के स्रोत के रूप में एक गुलाबी शोर उत्पन्न किया और ध्वनि स्तर मीटर द्वारा मापे गए डेसिबल की तुलना की और उन लोगों की तुलना एन 95 फोन पर विभिन्न स्तरों पर जोर से (प्रत्येक 5 डीबी, 35 डीबी से 100 डीबी तक) पर की गई। चित्र 3 हमारे द्वारा दर्ज किए गए मानों का एक ग्राफ दिखाता है। हमने +/- 10 dB(A) के आसपास परिशुद्धता के साथ एक वक्र प्राप्त किया। इस फ़ंक्शन के व्युत्क्रम को एक सुधारक के रूप में उपयोग करने के बाद हमने अच्छे परिणाम प्राप्त किए (+/- 3 डीबी की सटीकता)। हम भविष्य के iPhone संस्करण के साथ समान अंशांकन करने की योजना बना रहे हैं। एक बार जब आप समझ गए कि NoiseTube एप्लिकेशन का उपयोग कैसे करना है, तो हम आपको अपने पड़ोस में सड़क पर इसका परीक्षण करने के लिए आमंत्रित करते हैं!

चरण 3: परिणामों की कल्पना करना

वर्तमान में दो विज़ुअलाइज़ेशन पहुंच योग्य हैं। लोगों के एक्सपोज़र की रीयल-टाइम मॉनिटरिंग Google धरती का उपयोग करने वाले प्रतिभागियों के सामूहिक शोर एक्सपोज़र की कल्पना करने के लिए रीयल-टाइम मॉनिटरिंग का प्रस्ताव है। आप इसे https://noisetube.net/public/realtime.kml पर जाकर देख सकते हैं। एक उपयोगकर्ता को एक सिलेंडर द्वारा दर्शाया जाता है जिसकी ऊंचाई और रंग उपयोगकर्ता के ध्वनि एक्सपोजर के जोर (डीबी (ए) में मापा जाता है) के अनुपात में होते हैं। अपने शहर में ध्वनि प्रदूषण का नक्शाआप जाकर अपने व्यक्तिगत एक्सपोजर का वर्तमान नक्शा भी देख सकते हैं अपने खाते में और "मेरा नक्शा" (या सीधे: (https://noisetube.net/users/{username}/map.kml]) का चयन करके। सामूहिक ध्वनि प्रदर्शन मानचित्र देखने के लिए सार्वजनिक मानचित्र पर जाएं। प्रत्येक मंडली दर्शाता है एक लाउडनेस माप (रंग लाउडनेस स्तर के अनुपात में होना)। इस भौतिक परत के ऊपर उपायों के अर्थ (यानी शोर के स्रोत) का वर्णन करने वाली एक सिमेंटिक परत होती है।

चरण 4: भविष्य अनुसंधान और निष्कर्ष

वेब 2.0 की "बीटा" भावना के अनुरूप, हमने विकास के प्रारंभिक चरण के बावजूद, अपने मंच को सभी के लिए खोलने का निर्णय लिया। निकट भविष्य में हमारे टूल के अपडेट किए गए संस्करण बेहतर और नई सुविधाओं की पेशकश करेंगे। हमारा शोध और विकास कई ट्रैक के साथ जारी रहेगा: कैलिब्रेशन उचित कैलिब्रेशन के बिना, सेंसर डिवाइस डेटा उत्पन्न करते हैं जो प्रतिनिधि नहीं हो सकते हैं या भ्रामक भी हो सकते हैं। तो हम हर बार महंगे ध्वनि स्तर मीटर का उपयोग किए बिना सैकड़ों विभिन्न प्रकार के मोबाइल फोन या अन्य ध्वनि रिकॉर्डर को कैसे कैलिब्रेट कर सकते हैं? हम विभिन्न ट्रैकों द्वारा ऐसे शोध प्रश्नों की जांच करने का प्रस्ताव करते हैं, जहां कैलिब्रेटेड फोन या ध्वनिक स्थिर स्थानों को एक फोन को स्वचालित रूप से (पुनः) कैलिब्रेट करने के लिए संदर्भ बिंदुओं के रूप में उपयोग किया जा सकता है (उदाहरण के लिए ब्लूटूथ के माध्यम से जुड़े 2 फोन के बीच अंशांकन, जहां एक संदर्भ है और दूसरा फोन है जिसे कैलिब्रेट करना है। इंडोर लोकलाइजेशन जीपीएस सिस्टम वस्तुतः इनडोर लोकलाइजेशन का समर्थन नहीं करता है। क्योंकि अधिकांश लोग अपने दैनिक जीवन का बहुत सारा हिस्सा घर के अंदर बिताते हैं, यह एक महत्वपूर्ण कमी है जिसे हमने मैन्युअल स्थानीयकरण के माध्यम से आंशिक रूप से हल किया है (चरण 2 देखें)। हालांकि, ऐसी प्रौद्योगिकियां हैं जो इनडोर परिदृश्य में जीपीएस के विकल्प के रूप में कार्य कर सकती हैं। अधिक आशाजनक (और व्यापक रूप से अध्ययन किए गए) दृष्टिकोणों में से एक जीएसएम-आधारित स्थिति है। ऐसी प्रौद्योगिकियां विशेष रूप से मेट्रो (जैसे पेरिस मेट्रो नेटवर्क) में शोर की जांच करने में सहायक हो सकती हैं, जिन्हें बहुत शोर वाले वातावरण के लिए जाना जाता है। हम पहले से ही अस्थायी मार्करों के साथ कुछ प्रयोग कर चुके हैं और इंटरपोलेशन द्वारा स्थानों का पुनर्निर्माण कर चुके हैं (आंकड़ा देखें)। हालांकि, जीएसएम-आधारित पोजिशनिंग (विभिन्न स्टेशनों में एंटेना की पहचान करके, स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता के स्थान का पता लगाने के लिए) को नियोजित करके, हम उम्मीद करते हैं कि हम भविष्य में इस विशेष वातावरण में अधिक सटीक स्थानीयकृत माप का उत्पादन करने में सक्षम होंगे। सामाजिक पहलू: सामुदायिक भवन नक्शों पर ध्वनि प्रदूषण डेटा पेश करना सामान्य विशेषता है। लेकिन लोगों की गतिविधि से ध्वनि जोखिम को रिकॉर्ड करने से हमें एक प्रकार का डेटा इकट्ठा करने की अनुमति मिलती है जो अधिक लोक-केंद्रित है और न केवल स्थान-केंद्रित डेटा है जो पारंपरिक स्थिर ध्वनि स्तर मीटर द्वारा सड़कों पर एकत्र किया जाता है। इस अवलोकन से हम और अधिक सामाजिक-संबंधित विशेषताओं पर गौर करेंगे। उदाहरण के लिए, व्यक्तिगत शोर प्रोफाइल बनाना जिसमें अस्थायी और भौगोलिक आयामों में आपके शोर एक्सपोजर और शोर के अपने स्वयं के टैग किए गए स्रोतों की एक सूची है, जो सामूहिक कार्रवाई का समर्थन करने के लिए लोगों की तुलना करने और समान प्रोफाइल खोजने का एक तरीका प्रदान करती है। निष्कर्षइस "निर्देश योग्य" में हम लोगों की भागीदारी की बदौलत ध्वनि प्रदूषण की निगरानी और मानचित्र बनाने का एक नया तरीका प्रस्तुत किया है। NoiseTube प्लेटफ़ॉर्म आपको अपने मोबाइल फ़ोन का उपयोग करके वितरित शोर मापन अभियान में योगदान करने में सक्षम बनाता है। यह मंच अभी भी भारी विकास के अधीन है और निकट भविष्य में और सुधार लाएगा। हालाँकि, हम आपको NoiseTube समुदाय में शामिल होने और हमारे सॉफ़्टवेयर को आज़माने के लिए आमंत्रित करना चाहते हैं। यदि आपके कोई प्रश्न, सुझाव या अन्य टिप्पणियाँ हैं, तो कृपया हमसे संपर्क करने में संकोच न करें या इस निर्देश पर टिप्पणियों के माध्यम से प्रतिक्रिया करें। इसके अलावा हम इस बात पर जोर देना चाहेंगे कि हम सार्वजनिक या अनुसंधान संगठनों दोनों के साथ सहयोग करने के लिए तैयार हैं। आगे पढ़ने के लिए और अधिक जानने के लिए और NoiseTube परियोजना के बारे में सूचित रहने के लिए कृपया हमारी वेबसाइट www.noisetube.net पर जाएं। यदि आप इस कार्य की वैज्ञानिक पृष्ठभूमि के बारे में पढ़ना चाहते हैं तो कृपया इन पत्रों को देखें:

• निकोलस मैसनन्यूवे, मैथियास स्टीवंस, मारिया निसेन, पीटर हनाप्पे और ल्यूक स्टील्स। NoiseTube: मोबाइल फोन से ध्वनि प्रदूषण को मापना और उसका मानचित्रण करना। पर्यावरण इंजीनियरिंग (आईटीईई 2009), थेसालोनिकी, ग्रीस में सूचना प्रौद्योगिकी पर चौथे अंतर्राष्ट्रीय संगोष्ठी को प्रस्तुत किया गया। 28-29 मई, 2009। समीक्षाधीन। पीडीएफ
• निकोलस मैसनन्यूवे, मैथियास स्टीवंस, मारिया निसेन, पीटर हनाप्पे और ल्यूक स्टील्स। नागरिक ध्वनि प्रदूषण निगरानी। डिजिटल गवर्नमेंट रिसर्च (dg.o2009), प्यूब्ला, मैक्सिको, मई १७-२०, २००९ पर १०वें वार्षिक अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में प्रस्तुत किया गया। समीक्षा के तहत। पीडीएफ

संदर्भ

• जे. बर्क, डी. एस्ट्रिन, एम. हैनसेन, ए. पार्कर, एन. रामनाथन, एस. रेड्डी और एम.बी. श्रीवास्तव। ''सहभागी संवेदन''। ''एसीएम सेंसिस वर्ल्ड सेंसर वेब वर्कशॉप'' में। एसीएम प्रेस, 2006।
• कफ डी।, हैनसेन एम। और कांग जे। अर्बन सेंसिंग: आउट ऑफ द वुड्स। एसीएम का संचार, 51(3), पीपी. 24-33, मार्च 2008, एसीएम प्रेस।
• जे. हेलब्रुक, एच. फास्टल और बी. केलर। क्या ध्वनि का अर्थ प्रबलता के निर्णयों को प्रभावित करता है?. ध्वनिकी पर 18वीं अंतर्राष्ट्रीय कांग्रेस की कार्यवाही में (आईसीए 2004)। पृष्ठ १०९७-११००।
• डी. मेन्ज़ेल, एच. फास्टल, आर. ग्राफ और जे. हेलब्रुक। जोर के निर्णय पर वाहन के रंग का प्रभाव। जर्नल ऑफ़ द एकॉस्टिकल सोसाइटी ऑफ़ अमेरिका में, मई २००८, १२३(५), पृष्ठ २४७७-२४७९।
• पॉलोस, ई। एट अल। नागरिक विज्ञान: सहभागी शहरीकरण को सक्षम करना। इन हैंड-बुक ऑफ रिसर्च ऑन अर्बन इंफॉर्मेटिक्स: द प्रैक्टिस एंड प्रॉमिस ऑफ द रियल-टाइम सिटी, मार्कस फोथ (एड।), पीपी। 414-436, आइडिया ग्रुप, 2008।
• एल यू और जे कांग। शहरी खुले स्थानों में ध्वनि स्तर मूल्यांकन पर सामाजिक, जनसांख्यिकीय और व्यवहारिक कारकों का प्रभाव। जर्नल ऑफ़ द एकॉस्टिकल सोसाइटी ऑफ़ अमेरिका में, फरवरी २००८, १२३(२), पृष्ठ ७७२-७८३।

आभार इस परियोजना कार्य को आईएसटी-34721 (टैगोरा) अनुबंध के तहत यूरोपीय संघ द्वारा आंशिक रूप से समर्थन दिया गया था। TAGora परियोजना को यूरोपीय आयोग के फ्यूचर एंड इमर्जिंग टेक्नोलॉजीज प्रोग्राम (IST-FET) द्वारा वित्त पोषित किया गया है। मैथियास स्टीवंस, वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए कोष, फ्लैंडर्स (एस्पिरेंट वैन हेट फोंड्स वेटेन्सचपेलिज्क ओन्डरज़ोएक - व्लांडरन) के एक शोध सहायक हैं।