建筑施工破坏音频分析训练数据

本数据依托采集的施工时产生的音频数据可进行施工行为的智能判定；可实现施工作业状态的全天候非接触式智能监测，尤其在夜间、恶劣天气或视线遮挡导致视频摄像无法有效工作的场景下，可作为视频监控的补充验证手段，替代传统人工巡查；针对夜间违规施工、节假日擅自施工等痛点，基于该数据构建的模型可在非许可时段自动判定并实时预警，为城管、住建等执法部门提供精准执法线索；针对古民居、文物保护单位等施工环境敏感区域，可实时评估施工噪声与振动对文物本体的影响程度，为预防性保护监管提供量化依据。一、加工前数据说明 该数据为企业采集的施工时会产生的音频数据（主要包括3种用铲子铲土音、大型器械施工环境氛围音、工地搬运砖块的声音、工地施工（电锯）、工地施工（各种音）等）； 二、处理规则 依托音频信号深度学习构建判别体系，采用音频数据判别非法施工破坏行为，具体处理规则如下： 1.预处理：通过滤波器对音频数据进行降噪处理，从信号中去除噪声，同时尽可能保留原始信号的细节； 2.通过python直接提取音频数据的数据信息，包括采样率、时长、样本数（每秒钟取得声音样本的次）； 3.通过频谱分析获取音频信号的时域数据，包括峰峰值（时域信号最大值与最小值之差，反映信号整体动态范围），最大幅值（时域信号绝对值的最大值，反映信号峰值强度），过零率（单位时间内信号穿过零点的次数比例，反映信号振荡剧烈程度，高频噪声信号过零率偏高）； 4.通过快速傅里叶变换获取音频信号的频域数据，包括主频（频谱中能量最强的频率，反映最显著的周期性成分），频谱质心（频谱中能量最强的频率，反映最显著的周期性成分），频谱带宽（频谱能量相对质心的扩散程度，反映频率成分的丰富度）； 5.通过Welch 方法分析获取音频信号的功率谱密度数据，包括PSD峰值频率（功率谱密度曲线最大值对应的频率），频带能量[0-500Hz]（0~500Hz 低频段的能量总和，反映低频振动强度），总功率（全频段能量总和，反映信号整体能量水平）； 三、数据说明 上述音频数据可直接输入作为是否施工模型构建的训练数据，不进行中间数据输出直接构建机器学习分类模型，可将监测现场的音频数据直接与训练数据做比对，进而实现对监测现场是否正在进行施工作业的自动化、智能化判定。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集由航天科工广信智能技术有限公司登记，属于建筑业自行产生的zip格式音频训练数据，规模105.52MB、按需更新，主要覆盖铲土、大型器械施工、搬运砖块、电锯及工地施工等施工音频。数据经降噪预处理并提取采样率、时长、样本数以及时域、频域和功率谱密度等特征，可直接用于构建施工行为或是否施工的机器学习分类模型，支持全天候非接触式智能监测、非许可时段违规施工预警以及文物敏感区域施工噪声振动影响评估。