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World File Search System噪音
交通噪音和道路施工噪音对蝙蝠的影响
声学创伤可能会立即产生严重后果。蝙蝠进化出了高度专业化的发声和听觉系统，以最大限度地提高它们探测、定位、追踪和捕获空中猎物以及躲避捕食者的能力。为了实现这一目标而进化出的行为、形态和生理机制大大提高了它们对所有声音的听觉敏感度，特别是它们回声定位叫声的柔和回声。但这些专业化也可能使蝙蝠受到噪音冲击和人为噪音造成的声学损伤。然而，蝙蝠也进化出了非常有效的补偿性保护措施，以防止过度暴露于噪音中，特别是它们自己非常响亮的回声定位叫声。虽然这些机制在实现自我暴露所需的保护方面是有效的，但它们是否也能防止突然、意外的人为噪音冲击（例如爆破、打桩）造成的过度暴露尚不清楚；从理论上讲，这种适应机制是可能的，但需要进一步研究来验证它并确定所涉及的具体机制。
噪音问题
监事会能否通过一项法令来控制在县内指定为“农村”的私人土地上进行的户外射击的噪音，这些地区的噪音在镇内居民可以听到并受到干扰？这是我从镇外农村地区听力范围内的居民那里得到的一个问题。我目前正在研究法律，看看州政府是否授予委员会法律权力，保护镇居民免受来自镇外的噪音的骚扰。我还没有完整的答案，但以下内容将让您了解我们在解决这个问题上所取得的进展。多年来，警长和监事会一直收到有关休闲射击噪音的投诉。这些投诉大多来自西劳登县的农村地区。如果您订阅了 Alert Loudoun 的 LCSO 每日事件报告，您会发现警长办公室不时收到有关枪声的投诉。在利斯堡镇和东劳登部分地区，禁止射击。州法律允许委员会禁止在县内人口密集地区开枪。为什么州法律允许什么很重要？因为弗吉尼亚州是所谓的“狄龙规则”州。狄龙规则禁止地方政府采取任何行动，除非州议会通过授权立法，赋予地方政府采取行动的权力，例如通过法令。在噪音方面，劳登有两种法令 - 可由警长执行的法典法令；以及可由县分区执法人员执行的纳入分区法令的噪音标准。最近，利斯堡几个街区的居民抱怨利斯堡镇外一处或多处房产传来枪击噪音。这些
飞机噪音：建模与测量 - 代尔夫特理工大学资料库
两年前，我开始攻读航空航天工程硕士学位，专攻飞机噪音和气候影响。我之所以选择在硕士课程中重点研究飞机噪音和气候影响，是因为在我看来，航空业的未来发展在很大程度上取决于该行业的可持续发展。当我说可持续时，我指的是这个词的最广泛含义。这就是为什么我想关注机场周围社区对航空的态度，因为机场周围的飞机噪音会影响这些社区对航空的态度。在论文研究的初始阶段，我有机会确定研究问题和主题。这种自由让我能够制定一个让我感到舒适和乐在其中的研究设计。因此，我要向我的日常指导老师 Mirjam Snellen 和我的日常指导老师 Ferdinand Dijkstra 表示诚挚的感谢，他们给了我决定自己道路的自由。这种自由让我想起了一句话，它概括了我在论文写作过程中的感受。
噪音污染对精神疲劳和噪音的影响...
噪音不适是开放式办公室中令人不愉快的重要物理参数之一。本研究旨在调查噪音污染状况及其对银行工作人员主观疲劳和噪音烦恼的影响。在工作时间内确定了 100 名银行员工的等效声压级 (Lp eq.T)。此外，还测量了客户等候区和所研究银行外部区域的声压级 (SPL)。为了评估心理疲劳，使用了标准多维疲劳清单 (MFI) 问卷。噪音烦恼量表 (NAS) 问卷也用于研究工作场所的噪音烦恼和噪音强度的主观印象。所研究银行的员工工作站、客户等候区和外部区域的平均 Lp eq.T 分别为 78.72、61.14 和 81.32 dB (A)。首选噪音标准 (PNC) 和语音干扰水平 (SIL) 指数的平均值分别为 58.22 和 70.25。结果显示，银行员工的精神疲劳感和噪音烦恼感受到 Lp eq.T 水平的显著影响（分别为 r=0.84 和 0.90）。研究结果表明，开放式办公室的背景噪音会增加 PNC 和 SIL 指数，从而增加员工的精神不适感并降低他们在认知任务中的工作表现。反射和刚性表面会增加
照明和噪音对空中交通管制任务中的性能和态势感知的影响
学术共享引用 学术共享引用 Pruksaritanon, S. (2018)。照明和噪音对空中交通管制任务绩效和态势感知的影响。, ()。取自 https://commons.erau.edu/student-works/143
噪音暴露对认知表现和大脑活动模式的影响
由于交通、个人收听设备和其他来源，1 亿人暴露在危险的环境噪音中 [4]。世界卫生组织 (WHO) 估计，在高收入的西欧国家（人口约 3.4 亿）中，每年至少有 100 万健康生命年（伤残调整生命年）因环境噪音而损失 [1]。在任何重要行业中，优化人员绩效都是预防事故的关键因素。噪音是影响工作场所安全的工作环境的一个方面。从事重要职业的工人需要高水平的认知技能，他们需要在暴露于高于阈值 (TLV) 的噪音水平时保持有效的表现。研究表明，噪音会导致认知障碍和大脑氧化应激
附录 F – 噪音报告
表 2-1：与常见声源相关的典型声压级 ...................................................................................................... 2-2 表 3-1：产权线噪声限制 ...................................................................................................................... 3-3 表 4-1：CSE 项目环境噪声级 (2011) ............................................................................................. 4-1 表 5-1：施工噪声级 ...................................................................................................................... 5-2 表 6-1：现有交通噪声级 ............................................................................................................. 6-2 表 6-2：施工期间的未来交通噪声级 ............................................................................................. 6-2 表 6-3：交通噪声级的增加 ............................................................................................................. 6-2 表 7-1：主要设备噪声级 ............................................................................................................. 7-1 表 7-2：电池储能系统噪声级 ............................................................................................................. 7-1 表 7-3：变电站噪声级 ............................................................................................................. 7-1
不同噪音水平和照明水平对 Aerobots 多模态语音和视觉手势交互的影响
摘要：本文研究了不同噪声水平和不同照明水平对飞行机器人语音和手势控制命令界面的影响。目的是通过研究各个组件的局限性和使用可行性来确定语音和视觉手势多模态组合在人类有氧机器人交互中的实际适用性。为了确定这一点，分别使用 CMU（卡内基梅隆大学）sphinx 和 OpenCV（开源计算机视觉）库开发了一个自定义多模态语音和视觉手势界面。设计了一项实验研究来测量语音和手势两个主要组成部分各自的影响，并招募了 37 名参与者参与实验。环境噪声水平从 55 dB 到 85 dB 不等。环境照明水平从 10 勒克斯到 1400 勒克斯不等，在不同的照明色温混合下，黄色（3500 K）和白色（5500 K），以及用于捕捉手指手势的不同背景。实验结果包括大约 3108 个语音话语和 999 个手势质量观察，并进行了介绍和讨论。观察到语音识别准确率/成功率随着噪声水平的上升而下降，75 dB 噪声水平是航空机器人的实际应用极限，因为语音控制交互由于识别率低而变得非常不可靠。结论是，多词语音命令被认为比单词语音命令更可靠和有效。此外，由于其清晰度，一些语音命令词（例如，land）在较高噪声水平下比其他命令词（例如，hover）更耐噪。从手势照明实验的结果来看，照明条件和环境背景对手势识别质量的影响几乎微不足道，不到 0.5%。这意味着其他因素，例如手势捕获系统设计和技术（相机和计算机硬件）、捕获的手势类型（上身、全身、手、手指或面部手势）以及图像处理技术（手势分类算法），在开发成功的手势识别系统中更为重要。根据从这些发现得出的结论，提出了一些进一步的研究，包括使用替代的 ASR（自动语音识别）语音模型和开发更强大的手势识别算法。
噪音投诉表名称
投诉描述 ____________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________
今天的噪音明天的信号
神经元快速（1 毫秒）动作电位（“尖峰”）的可检测性定义了侵入性（微观）和非侵入性（宏观）EEG 之间的鲜明对比：虽然非侵入性记录反映了总突触后电位（反映神经元输入），但侵入性微电极也揭示了神经计算的输出 - 尖峰。最近，基于高频 EEG/MEG，这种微观/宏观差距已经缩小：本讲座将 (i) 讨论区分慢速和快速神经元活动的基本神经物理学，(ii) 详细说明高频（> 600 Hz）体感反应作为非侵入性尖峰相关记录的关键范例，以及 (iii) 报告新型神经技术，该技术能够对甚至高于 1 kHz 的 EEG/MEG 活动进行高分辨率头皮映射，从而反映人类新皮层群体尖峰的非侵入性相关性。至关重要的是，当记录条件提供最佳 SNR 时，单次试验（非平均）高频突发事件检测变得可行，从而为非侵入性监测人类新皮层群体峰值提供了独特的视角。