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Sensing urban soundscapes from street view imagery / Tianhong Zhao in Computers, Environment and Urban Systems, vol 99 (January 2023)  

Public [article]  inComputers, Environment and Urban Systems > vol 99 (January 2023) . - n° 101915 Titre : Sensing urban soundscapes from street view imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Tianhong Zhao, Auteur ; Xiucheng Liang, Auteur ; Wei Tu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : n° 101915 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] bruit (audition) [Termes IGN] distribution spatiale [Termes IGN] image Streetview [Termes IGN] paysage sonore [Termes IGN] planification urbaine [Termes IGN] pollution acoustique [Termes IGN] Shenzhen [Termes IGN] Singapour [Termes IGN] ville durable [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (auteur) A healthy acoustic environment is an essential component of sustainable cities. Various noise monitoring and simulation techniques have been developed to measure and evaluate urban sounds. However, sensing large areas at a fine resolution remains a great challenge. Based on machine learning, we introduce a new application of street view imagery — estimating large-area high-resolution urban soundscapes, investigating the premise that we can predict and characterize soundscapes without laborious and expensive noise measurements. First, visual features are extracted from street-level imagery using computer vision. Second, fifteen soundscape indicators are identified and a survey is conducted to gauge them solely from images. Finally, a prediction model is constructed to infer the urban soundscape by modeling the non-linear relationship between them. The results are verified with extensive field surveys. Experiments conducted in Singapore and Shenzhen using half a million images affirm that street view imagery enables us to sense large-scale urban soundscapes with low cost but high accuracy and detail, and provides an alternative means to generate soundscape maps. reaches 0.48 by evaluating the predicted results with field data collection. Further novelties in this domain are revealing the contributing visual elements and spatial laws of soundscapes, underscoring the usability of crowdsourced data, and exposing international patterns in perception. Numéro de notice : A2023-014 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2022.101915 Date de publication en ligne : 20/11/2022 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2022.101915 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102131 [article]

Méthode d’évaluation de l’audibilité d’un système d’alerte SAIP / Jonathan Siliézar (2022)  

Public Titre : Méthode d’évaluation de l’audibilité d’un système d’alerte SAIP Type de document : Article/Communication Auteurs : Jonathan Siliézar, Auteur ; Pierre Aumond, Auteur ; Paul Chapron , Auteur ; Matthieu Péroche, Auteur ; A. Can, Auteur Editeur : Société française d'acoustique Année de publication : 2022 Conférence : CFA 2022, 16e Congrès français d'acoustique 11/04/2022 15/04/2022 Marseille programme Importance : 4 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] bruit (audition) [Termes IGN] Hérault (34) [Termes IGN] message d'alerte [Termes IGN] milieu urbain [Termes IGN] modélisation [Termes IGN] optimisation spatiale [Termes IGN] paysage sonore [Termes IGN] propagation du son [Termes IGN] protection civile [Termes IGN] questionnaire [Termes IGN] représentation cartographique [Termes IGN] risque naturel [Termes IGN] risque technologique [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (auteur) En France, les sirènes de sécurité civile du Système d’Alerte et d’Information des Population (SAIP) sont utilisées par les autorités pour signaler une menace imminente ou en cours. Même si l’on connaît leur niveau sonore, il est néanmoins difficile d’évaluer leur audibilité, notamment en milieu urbain à cause du masquage par des sources sonores secondaires. Un protocole expérimental a été déployé autour d’une sirène standard installée sur la commune de Saint-Martin-de-Londres (Hérault) en collaboration avec un groupe d’étudiants de géographie et le Laboratoire de Géographie et d’Aménagement de Montpellier (LAGAM - Université Paul Valéry Montpellier 3). Des mesures de niveau sonore pendant l’activation de la source ont été prises grâce à l’application NoiseCapture à différentes distances et sur plusieurs axes par les étudiants. Il ont aussi été invités à remplir un questionnaire sur des informations perceptives de la sirène comme son audibilité, le niveau sonore perçu ou le masquage de la sirène par le passage de véhicules. Une étape de simulation de l’environnement sonore à l’aide du logiciel NoiseModelling a également été réalisée pour comparer les résultats mesurés avec les résultats simulés. Les résultats de l’étude valident l’utilisation de l’outil NoiseModelling pour simuler l’audibilité du signal sonore dans un rayon de 2,8 kilomètres autour de la sirène. Numéro de notice : C2022-049 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-03777367v2/file/hal-03777367.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102523

A model you can hear: Audio identification with playable prototypes / Romain Loiseau (2022)  

Public Titre : A model you can hear: Audio identification with playable prototypes Type de document : Article/Communication Auteurs : Romain Loiseau , Auteur ; Baptiste Bouvier, Auteur ; Yann Teytaut, Auteur ; Elliot Vincent, Auteur ; Mathieu Aubry, Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2022 Projets : READY3D / Landrieu, Loïc Conférence : ISMIR 2022, International Society for Music Information Retrieval Conference 04/12/2022 08/12/2022 Bengaluru Inde programme Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement du signal [Termes IGN] apprentissage automatique [Termes IGN] bruit (audition) [Termes IGN] onde acoustique [Termes IGN] prototype Résumé : (auteur) Machine learning techniques have proved useful for classifying and analyzing audio content. However, recent methods typically rely on abstract and high-dimensional representations that are difficult to interpret. Inspired by transformation-invariant approaches developed for image and 3D data, we propose an audio identification model based on learnable spectral prototypes. Equipped with dedicated transformation networks, these prototypes can be used to cluster and classify input audio samples from large collections of sounds. Our model can be trained with or without supervision and reaches state-of-the-art results for speaker and instrument identification, while remaining easily interpretable. The code is available at https://github.com/romainloiseau/a-model-you-can-hear Numéro de notice : P2022-006 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : INFORMATIQUE Nature : Preprint nature-HAL : Préprint DOI : 10.48550/arXiv.2208.03311 En ligne : https://doi.org/10.48550/arXiv.2208.03311 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101330

Developing a wind turbine planning platform: Integration of “sound propagation model–GIS-game engine” triplet / Azarakhsh Rafiee in Environmental Modelling & Software, vol 95 (September 2017)  

Public [article]  inEnvironmental Modelling & Software > vol 95 (September 2017) . - pp 326 - 343 Titre : Developing a wind turbine planning platform: Integration of “sound propagation model–GIS-game engine” triplet Type de document : Article/Communication Auteurs : Azarakhsh Rafiee, Auteur ; Pim Van der Male, Auteur ; Eduardo Dias, Auteur ; Henk J. Scholten, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 326 - 343 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] bruit (audition) [Termes IGN] cartographie à la volée [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] éolienne [Termes IGN] impact sur l'environnement [Termes IGN] monde virtuel [Termes IGN] moteur de jeu [Termes IGN] propagation du son [Termes IGN] simulation 3D [Termes IGN] standard OGC [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] temps réel [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (auteur) In this study, we propose an interactive information system for wind turbine siting, considering its visual and sound externalities. This system is an integration of game engine, GIS and analytical sound propagation model in a unified 3D web environment. The game engine–GIS integration provides a 3D virtual environment where users can navigate through the existing geospatial data of the whole country and place different wind turbine types to explore their visual impact on the landscape. The integration of a sound propagation model in the game engine–GIS supports the real-time calculation and feedback regarding wind turbine sound at the surrounding buildings. The platform's GIS component enables massive (on-the-fly) georeferenced data utilization through tiling techniques as well as data accessibility and interoperability via cloud-based architecture and open geospatial standard protocols. The game engine, on the other hand, supports performance optimization for both data display and sound model calculations. Numéro de notice : A2017-351 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.envsoft.2017.06.019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.06.019 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85706 [article]

Urban soundscape maps modelled with geo-referenced data / Catherine Lavandier in Noise mapping, vol 3 n° 1 (October 2016)    

Public [article]  inNoise mapping > vol 3 n° 1 (October 2016) . - pp 278 - 294 Titre : Urban soundscape maps modelled with geo-referenced data Type de document : Article/Communication Auteurs : Catherine Lavandier, Auteur ; Pierre Aumond, Auteur ; Saul Gomez , Auteur ; Catherine Dominguès , Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 278 - 294 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] bruit (audition) [Termes IGN] cartographie du bruit [Termes IGN] données localisées [Termes IGN] modèle numérique [Termes IGN] Paris (75) [Termes IGN] perception [Termes IGN] qualité cartographique [Termes IGN] visualisation cartographique [Termes IGN] zone urbaine [Vedettes matières IGN] Géovisualisation Résumé : (Auteur) The noise maps that are currently proposed as part of the EU Directive are based on the calculation of the Lday, Levening and Lnight. These levels are calculated from emission and propagation models that are expensive in time. These noise maps are criticized for being distant from the perception of city users. Thus, calculation models of sound quality have been proposed, for being closer to city users’ perception. They are either based on perceptual variables, or on acoustic measurements, or on georeferenced data, the latter being often already integrated into the Geographic Information Systems of most French metropolises. Considering 89 Parisian situations, this article proposes to compare the sound quality really perceived, with those from models using geo-referenced data. It also looks at the modeling of perceptual variables that influence the sound quality, such as perceived loudness, the perceived time ratio of traffic, voices and birds. To do this, such geo-referenced data as road traffic, the presence of gardens, food shops, restaurants, bars, schools, markets, are transformed into core densities. Being quick and easy to calculate, these densities predict effectively sound quality in the urban public space. Visualization of urban soundscape maps are proposed in this paper. Numéro de notice : A2016--115 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1515/noise-2016-0020 Date de publication en ligne : 28/10/2016 En ligne : https://doi.org/10.1515/noise-2016-0020 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84758 [article]

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Perception de l’ambiance sonore d’un lieu selon sa représentation visuelle : une analyse de corpus / Laura Ascone in Corela, vol 14 n° 1 (Février 2016)  

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Visual encoding of acoustic parameters: framework and application to noise mapping / Jochen Schiewe in Cartographic journal (the), vol 50 n° 4 (November 2013)  

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The art of the noise / N. Thurston in GEO: Geoconnexion international, vol 12 n° 3 (march 2013)

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L'environnement / Jacques Vernier (2011)

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Réalisation de la cartographie du bruit : organiser les données / Stéphanie Bongiorno in Géomatique expert, n° 71 (octobre - novembre 2009)

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Cartographic representation of the sonic environment / K.D. Papadimitriou in Cartographic journal (the), vol 46 n° 2 (May 2009)  

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Designing sound in cybercartography: from structured cinematic narratives to unpredictable sound-image interactions / Sébastien Caquard in International journal of geographical information science IJGIS, vol 22 n°11-12 (november 2008)  

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3D noise mapping in urban areas / Jantien E. Stoter in International journal of geographical information science IJGIS, vol 22 n° 8-9 (august 2008)  

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Traffic in the Alps / R. Arnaud in GEO: Geoconnexion international, vol 5 n° 10 (november - december2006)

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Applying 3D city models, intervisibility, LBS, sunlight/shadow analysis, air and noise pollution / C.L. Wu in GIM international, vol 20 n° 2 (February 2006)

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