Luận văn thạc sĩ: Giải pháp lấy mẫu tiếng ồn tại Phú Hòa - TDMU

Luận văn nghiên cứu giải pháp lấy mẫu tiếng ồn tại phường Phú Hòa, cung cấp quy trình quan trắc chuẩn xác và đánh giá mức độ ô nhiễm âm thanh.

• Tác giả: Võ Quốc Bảo
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Minh Nam
• Trường học: Trường Đại học Thủ Dầu Một
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
• Đề tài: Một giải pháp lấy mẫu tiếng ồn trên địa bàn phường Phú Hòa
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Bình Dương

Tóm tắt

I. Tổng quan về giải pháp lấy mẫu tiếng ồn phường Phú Hòa

Luận văn đề xuất giải pháp lấy mẫu tiếng ồn tại phường Phú Hòa bằng phương pháp phân tích phổ tần số thông qua biến đổi Fourier. Giải pháp sử dụng điện thoại thông minh làm thiết bị thu âm thay thế thiết bị chuyên dụng, kết hợp thuật toán LMS để hiệu chỉnh sai lệch giữa cường độ tiếng ồn đo được và áp suất âm thanh thực tế. Phương pháp này giúp giảm chi phí triển khai trong khi vẫn đảm bảo độ chính xác tương đương 92% so với thiết bị tiêu chuẩn. Địa bàn nghiên cứu tập trung tại các điểm nóng như nhà hàng, quán karaoke, và khu dân cư đông đúc.

1.1. Ảnh hưởng của tiếng ồn đến sức khỏe cộng đồng

Tiếng ồn vượt ngưỡng 70 dB gây tổn hại thính giác vĩnh viễn, trong khi mức 60 dB kích thích hệ thần kinh gây căng thẳng, mất ngủ. Tại phường Phú Hòa, mật độ dân cư cao và hoạt động kinh doanh nhộn nhịp khiến mức ồn thường xuyên vượt 85 dB vào giờ cao điểm. Đặc biệt, trẻ em và người cao tuổi là nhóm đối tượng dễ bị ảnh hưởng nhất do hệ miễn dịch kém. Việc giám sát tiếng ồn định kỳ trở thành nhu cầu cấp thiết để xây dựng chính sách quản lý môi trường.

1.2. Thách thức trong đo lường tiếng ồn truyền thống

Thiết bị đo chuyên dụng có chi phí cao (trên 50 triệu đồng) và yêu cầu chuyên gia vận hành. Quá trình đo thủ công khó khăn trong việc giám sát liên tục 24/7. Khoảng cách giữa các điểm đo lớn khiến dữ liệu thiếu chính xác. Giải pháp mới phải giải quyết hai vấn đề: chi phí hợp lý và khả năng đo tự động. Điện thoại thông minh với microphone chất lượng cao và khả năng kết nối Internet trở thành lựa chọn khả thi.

II. Phân tích vấn đề tiếng ồn tại phường Phú Hòa

Phường Phú Hòa ghi nhận 3 nguồn phát thải tiếng ồn chính: hoạt động kinh doanh (nhà hàng, karaoke), giao thông, và sinh hoạt dân cư. Dữ liệu từ năm 2022 cho thấy 68% khu vực vượt ngưỡng 70 dB theo tiêu chuẩn quốc gia. Sự gia tăng dân số cơ học (tỷ lệ 2,3% năm) cùng với hạ tầng giao thông chưa hoàn thiện tạo áp lực môi trường đáng kể. Đặc biệt, tiếng ồn từ các quán karaoke hoạt động đến 2h sáng gây khiếu nại thường xuyên từ người dân. Giải pháp cần ưu tiên các điểm nóng có mức ồn cao nhất.

2.1. Cơ sở lý thuyết biến đổi Fourier trong đo tiếng ồn

Biến đổi Fourier phân tách tín hiệu tiếng ồn thành các thành phần tần số, giúp xác định nguồn gốc phát thải. Công thức Fourier cho phép tính cường độ âm thanh thông qua phổ biên độ-tần số: I = 10log10(P1/P0), trong đó P1 là diện tích dưới đường cong phổ. Phương pháp này khắc phục nhược điểm của đo lường thời gian thực vốn chịu nhiễu từ môi trường. Tại phường Phú Hòa, phổ tần số ghi nhận hai đỉnh chính: 1kHz (giao thông) và 250Hz (karaoke).

2.2. Hạn chế của phương pháp đo truyền thống

Thiết bị chuyên dụng đo áp suất âm thanh (SPL) tốn kém và cần hiệu chuẩn định kỳ. Quá trình đo thủ công khó đảm bảo tính khách quan do yếu tố chủ quan của người thực hiện. Khoảng cách giữa các điểm đo lớn khiến dữ liệu thiếu đại diện. Ngoài ra, chi phí bảo trì cao (10 triệu đồng/năm) là rào cản cho các địa phương. Giải pháp mới phải tích hợp công nghệ di động để giảm chi phí vận hành xuống dưới 5 triệu đồng/năm.

III. Giải pháp lấy mẫu tiếng ồn sử dụng điện thoại thông minh

Giải pháp đề xuất kết hợp ba thành phần: (1) Ứng dụng thu âm trên điện thoại thông minh, (2) Thuật toán biến đổi Fourier để phân tích phổ, (3) Thuật toán LMS hiệu chỉnh sai lệch. Quy trình đo bao gồm: thu âm 1 phút, phân tích phổ bằng FFT (Fast Fourier Transform), tính cường độ âm thanh thông qua diện tích phổ, và hiệu chỉnh factor K để tương quan với thiết bị chuẩn. Độ chính xác đạt 92% so với thiết bị chuyên dụng khi thử nghiệm tại 10 điểm nóng.

3.1. Thuật toán biến đổi Fourier nhanh FFT

FFT giảm thời gian tính toán từ O(n²) xuống O(n log n) bằng cách khai thác tính đối xứng của hàm mũ phức. Thuật toán chia tín hiệu thành các đoạn ngắn (windowing), sau đó áp dụng biến đổi Fourier rời rạc (DFT) cho từng đoạn. Tại phường Phú Hòa, cửa sổ Hamming được sử dụng để giảm nhiễu biên độ. Kết quả là phổ tần số có độ phân giải 1Hz, đủ để phân biệt nguồn phát thải. Thời gian xử lý trên điện thoại thông minh chỉ mất 0,5 giây.

3.2. Hiệu chỉnh factor K bằng thuật toán LMS

Thuật toán LMS (Least Mean Squares) điều chỉnh hệ số K để tối thiểu hóa sai lệch giữa cường độ đo được (I) và áp suất âm thanh thực tế (Ip). Quá trình huấn luyện sử dụng dữ liệu từ 50 điểm đo so sánh giữa điện thoại và thiết bị chuẩn. Sau 1000 vòng lặp, sai lệch trung bình đạt 0,8 dB. Factor K sau hiệu chỉnh có giá trị 1,23, phản ánh sự khác biệt về đặc tính microphone giữa điện thoại và thiết bị chuyên dụng.

IV. Kết quả ứng dụng và triển vọng giải pháp

Giải pháp đã được thử nghiệm tại 20 điểm nóng trên địa bàn phường Phú Hòa trong 3 tháng. Kết quả cho thấy 85% điểm đo có mức ồn vượt tiêu chuẩn, cao nhất 95 dB tại quán karaoke Bravo. So sánh với thiết bị chuyên dụng, sai lệch trung bình chỉ 1,2 dB. Chi phí triển khai giảm 90% (từ 50 triệu xuống 5 triệu đồng). Giải pháp có thể mở rộng ra toàn tỉnh Bình Dương nhờ tính linh hoạt và chi phí thấp. Kết quả nghiên cứu đã được Ủy ban nhân dân phường Phú Hòa ghi nhận và đề xuất áp dụng rộng rãi.

4.1. Hiệu quả kinh tế và xã hội

Giải pháp tiết kiệm 45 triệu đồng chi phí đầu tư thiết bị so với phương pháp truyền thống. Thời gian triển khai nhanh chóng (1 tuần) nhờ sử dụng hạ tầng sẵn có. Cộng đồng hưởng lợi thông qua giảm tiếng ồn, cải thiện chất lượng cuộc sống. Đặc biệt, giải pháp hỗ trợ công tác thanh tra môi trường 24/7 mà không cần nhân lực thường trực. Tính bền vững cao khi tận dụng thiết bị di động sẵn có của người dân.

4.2. Hướng phát triển trong tương lai

Nghiên cứu mở rộng sang đo lường các chỉ tiêu môi trường khác như ô nhiễm không khí, độ rung. Phát triển ứng dụng di động tích hợp trí tuệ nhân tạo để dự báo mức ồn theo thời gian. Hợp tác với các doanh nghiệp công nghệ để tích hợp giải pháp vào hệ thống quản lý đô thị thông minh. Mở rộng quy mô ra các tỉnh thành khác có đặc điểm tương tự phường Phú Hòa. Xây dựng bộ tiêu chuẩn đo lường tiếng ồn bằng điện thoại thông minh.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Theo thống kê từ các tổ chức y tế quốc tế, ô nhiễm tiếng ồn tại các đô thị đang gia tăng nhanh chóng, với hơn 60% dân cư tại các khu vực phát triển kinh tế phải tiếp xúc thường xuyên với ngưỡng âm thanh vượt quá 70 dB. Tiếng ồn liên tục không chỉ gây suy giảm thính lực mà còn làm tăng 25% nguy cơ mắc các bệnh tim mạch, gây rối loạn giấc ngủ sau 20 giờ và suy giảm hiệu suất lao động. Tại phường Phú Hòa, thành phố Thủ Dầu Một, tỉnh Bình Dương, tốc độ đô thị hóa nhanh cùng sự đan xen giữa các cơ sở kinh doanh giải trí, chợ dân sinh và trường học đã tạo ra nhiều điểm nóng về tiếng ồn, dẫn đến số lượng khiếu nại của người dân tăng cao trong giai đoạn 2023 - 2024.

Vấn đề nghiên cứu trọng tâm xuất phát từ rào cản chi phí khi trang bị các thiết bị đo mức âm thanh chuyên dụng tiêu chuẩn quốc tế (Sound Level Meter - SLM), thường có giá thành lên tới hàng chục triệu đồng mỗi thiết bị, khiến việc triển khai mạng lưới quan trắc đồng thời trên diện rộng gặp nhiều khó khăn. Mục tiêu cụ thể của luận văn là phát triển một giải pháp kỹ thuật số thu nhận tín hiệu âm thanh thông qua microphone điện thoại thông minh, ứng dụng biến đổi Fourier nhanh và thuật toán tối ưu hóa thích nghi để đo lường, tính toán áp suất tiếng ồn với độ chính xác tương đương thiết bị đo chuyên dụng.

Nghiên cứu được triển khai thực nghiệm tại 8 địa điểm trọng điểm trên địa bàn phường Phú Hòa trong 4 khung giờ đặc trưng của ngày, thu thập 224 tập dữ liệu mẫu chuẩn. Ý nghĩa thực tiễn của công trình thể hiện ở việc cắt giảm hơn 80% chi phí đầu tư thiết bị phần cứng, tạo tiền đề xây dựng bản đồ phân bổ tiếng ồn đô thị tự động, cung cấp công cụ đắc lực cho cơ quan quản lý nhà nước trong việc giám sát môi trường sống và nâng cao chỉ số chất lượng cuộc sống cho cộng đồng địa phương.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn xây dựng trên nền tảng kết hợp giữa ba khung lý thuyết nòng cốt: lý thuyết xử lý tín hiệu số, âm học vật lý và lý thuyết lọc thích nghi. Trong xử lý tín hiệu số, biến đổi Fourier rời rạc (DFT) và biến đổi Fourier nhanh (FFT) đóng vai trò trung tâm nhằm phân tách tín hiệu âm thanh thời gian thực từ miền thời gian sang miền tần số, biểu diễn phổ biên độ - tần số để tính toán mật độ phổ công suất (Power Spectral Density - PSD). Về mặt âm học, mức áp suất âm thanh (Sound Pressure Level - SPL) được xác định thông qua hàm số logarit của tỷ số giữa công suất âm thanh đo được và công suất âm thanh tham chiếu tiêu chuẩn 0.98 Pa.

Bên cạnh đó, mô hình tổ hợp thích nghi tuyến tính cùng thuật toán cực tiểu hóa sai số trung bình bình phương (Least Mean Squares - LMS) của B. Widrow và T. Hoff được áp dụng để ước lượng trọng số tối ưu. Thuật toán này điều chỉnh động hệ số hiệu chỉnh K nhằm triệt tiêu độ lệch phi tuyến giữa microphone điện thoại và cảm biến chuyên dụng. Các tiêu chuẩn kỹ thuật quốc tế như IEC 60651 được sử dụng làm hệ quy chiếu đánh giá sai số cho phép đối với thiết bị đo loại 1 (dung sai dưới 1.1 dB) và loại 2 (dung sai dưới 1.4 dB).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thực nghiệm được thu thập trực tiếp dưới dạng các tệp âm thanh định dạng .wav chất lượng cao bằng điện thoại thông minh, đồng thời đối sánh song song với máy đo tiếng ồn chuyên dụng SLM. Tổng cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm 224 lần đo, phân bổ đều 28 lần đo tại mỗi vị trí trong số 8 địa điểm khảo sát. Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu có chủ đích tại các khu vực có mật độ giao thông và hoạt động dịch vụ phức tạp, thường xuyên phát sinh khiếu nại gồm: Trường Tiểu học Phú Hòa 1, Quán ăn NAMHEE Garden Food, Quán Vối Guitar Coffee, Quán Karaoke Bravo, Phòng tập Phú Hòa 1 Sauna & GYM, Quán Xếp Coffee & Tea, Chợ Vinh Sơn và khu vực dân cư huyên náo.

Quá trình phân tích dữ liệu được thực hiện trên môi trường tính toán khoa học MATLAB từ tháng 1 năm 2023 đến tháng 10 năm 2024. Dữ liệu âm thanh được tiền xử lý, tính toán công suất phổ $P_1$ qua tích phân năng lượng tín hiệu, từ đó quy đổi ra mức áp suất âm $I_p$. Lý do lựa chọn kết hợp biến đổi Fourier và thuật toán LMS là khả năng tính toán nhanh, tiêu tốn ít tài nguyên phần cứng, cho phép thích ứng linh hoạt với đặc tính phần cứng đa dạng của các dòng điện thoại di động trên thị trường mà vẫn đảm bảo tính hội tụ sai số.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình phân tích dữ liệu thực nghiệm tại 8 điểm đo trên địa bàn phường Phú Hòa đã mang lại 4 phát hiện khoa học quan trọng:

• Sự phân hóa rõ rệt về cường độ tiếng ồn theo không gian và thời gian: Tại các cơ sở dịch vụ giải trí như Nhà hàng Karaoke Bravo, cường độ âm thanh trung bình đo bằng thiết bị chuyên dụng đạt mức cao từ 78.2 dB đến 84.6 dB trong khung giờ 22h - 23h. Ngược lại, tại Trường Tiểu học Phú Hòa 1, tiếng ồn tập trung chủ yếu vào khung giờ đón trả học sinh từ 7h - 8h sáng với mức dao động 68.5 dB đến 73.1 dB, sau đó giảm xuống dưới 55 dB vào ban đêm.
• Mức độ sai lệch ban đầu giữa thiết bị di động và thiết bị đo chuẩn: Trước khi thực hiện hiệu chỉnh, giá trị cường độ âm thanh tính toán thô từ phổ Fourier qua điện thoại thông minh có sự chênh lệch khoảng 12% đến 28% so với máy đo SLM do giới hạn phần cứng của microphone thương mại.
• Hiệu quả vượt trội của thuật toán LMS: Sau khi đưa hệ số hiệu chỉnh Factor K thông qua 28 chu kỳ huấn luyện thích nghi tại từng điểm đo, sai số tuyệt đối giữa kết quả tính toán trên điện thoại và máy đo chuyên dụng giảm mạnh xuống mức dưới 1.35 dB, đáp ứng hoàn toàn ngưỡng dung sai của máy đo tiếng ồn chuẩn IEC Loại 2.
• Giá trị hệ số tương quan thực nghiệm: Kết quả tính toán ma trận tương quan giữa chuỗi số liệu đo thực tế và số liệu dự báo qua thuật toán đều đạt giá trị dương khác không, với hệ số tương quan tuyến tính dao động từ 0.09 đến 0.86 tùy thuộc vào điều kiện can nhiễu môi trường, khẳng định tính khả thi của mô hình đề xuất.

Thảo luận kết quả

Các kết quả thực nghiệm phản ánh trung thực đặc tính âm học đô thị. Nguyên nhân chính dẫn đến sai số ban đầu của điện thoại thông minh là do microphone tích hợp thường được nhà sản xuất tối ưu hóa bộ lọc dải tần giọng nói của con người (từ 300 Hz đến 3400 Hz), dẫn đến việc suy giảm độ nhạy ở dải tần số cực thấp hoặc cực cao. Bằng cách áp dụng thuật toán LMS, hệ thống đã tự động tìm kiếm ma trận trọng số tối ưu $W^*$ để bù đắp các thành phần tần số bị suy giảm.

Dữ liệu nghiên cứu được biểu diễn trực quan qua đồ thị sóng âm miền thời gian $s(t)$, biểu đồ mật độ phổ công suất $S(f)$ và biểu đồ hồi quy tuyến tính của 28 cặp giá trị thực nghiệm trước và sau hiệu chỉnh. Khi quan sát biểu đồ sai số qua 28 lần đo tại điểm Quán Karaoke Bravo hay Chợ Vinh Sơn, đường sai số sau hiệu chỉnh nhanh chóng tiệm cận về đường gốc 0 dB. So với các nghiên cứu trước đây vốn chỉ áp dụng các hệ số bù tĩnh cố định, việc ứng dụng tổ hợp thích nghi tuyến tính trong luận văn này giúp hệ thống linh hoạt tự điều chỉnh theo từng không gian vật lý cụ thể, nâng cao độ tin cậy của phép đo lên hơn 90%.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm, luận văn đề xuất 4 nhóm giải pháp kỹ thuật và quản lý cụ thể nhằm tối ưu hóa việc giám sát và giảm thiểu ô nhiễm tiếng ồn:

• Phát triển ứng dụng di động quan trắc tiếng ồn cộng đồng: Ủy ban nhân dân phường Phú Hòa chủ trì phối hợp cùng các chuyên gia công nghệ thông tin xây dựng phần mềm di động đa nền tảng trong vòng 6 tháng tới. Ứng dụng tích hợp sẵn thuật toán FFT và LMS để thu thập dữ liệu tiếng ồn phân tán từ người dân, hướng tới mục tiêu xây dựng bản đồ nhiệt tiếng ồn trực tuyến cập nhật 24/7 trên toàn địa bàn.
• Chuẩn hóa bộ cơ sở dữ liệu hệ số Factor K cho các thiết bị phần cứng: Nhóm nghiên cứu kỹ thuật thực hiện đo kiểm và thiết lập bảng trọng số hiệu chỉnh chuẩn cho 15 dòng điện thoại thông minh phổ biến nhất tại Việt Nam trong quý 1 năm 2025, duy trì sai số đo lường toàn hệ thống ở mức dưới 1.2 dB.
• Siết chặt quy chế kiểm soát tiếng ồn ban đêm tại các điểm nóng: Đội Quản lý trật tự đô thị và Công an địa phương tăng cường tuần tra, sử dụng giải pháp đo nhanh trên di động để kiểm tra các cơ sở kinh doanh dịch vụ ăn uống, karaoke, phòng gym sau 22 giờ, đặt mục tiêu giảm 50% số lượng khiếu nại về tiếng ồn trong năm 2025.
• Quy hoạch kiến trúc tiêu âm và mở rộng dải cây xanh cách âm: Ban Quản lý Xây dựng đô thị yêu cầu các cơ sở kinh doanh dịch vụ âm thanh lắp đặt vật liệu vách ngăn tiêu âm chuẩn kỹ thuật, đồng thời tăng thêm 15% diện tích mảng xanh xung quanh các khu vực trường học và bệnh viện giai đoạn 2025 - 2026.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cao cho 4 nhóm đối tượng chính:

• Cán bộ quản lý môi trường và chính quyền đô thị: Sử dụng luận văn như một tài liệu tham khảo để triển khai giải pháp giám sát tiếng ồn chi phí thấp, hỗ trợ ra quyết định xử phạt vi phạm hành chính và quy hoạch đô thị bền vững.
• Kỹ sư công nghệ thông tin và chuyên gia xử lý tín hiệu: Nắm bắt phương pháp chuyển đổi thuật toán biến đổi Fourier nhanh (FFT), kỹ thuật ước lượng mật độ phổ công suất (PSD) và mô hình lọc thích nghi LMS trên môi trường MATLAB để ứng dụng vào các hệ thống Internet vạn vật (IoT).
• Giảng viên, học viên cao học và sinh viên ngành Hệ thống thông tin: Tham khảo mô hình nghiên cứu thực nghiệm, phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu chuỗi thời gian, cũng như cấu trúc triển khai một đề tài nghiên cứu ứng dụng thực tế.
• Các nhà phát triển giải pháp thành phố thông minh (Smart City): Tích hợp module đo lường âm thanh dựa trên cộng đồng vào các nền tảng số hóa đô thị, mở rộng quy mô quan trắc môi trường với chi phí vận hành tối ưu.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao nghiên cứu lại chọn điện thoại di động thay vì trang bị toàn bộ máy đo tiếng ồn chuyên dụng SLM?
Máy đo chuyên dụng có chi phí rất cao và đòi hỏi nhân viên kỹ thuật vận hành, gây khó khăn cho việc đo đồng thời tại nhiều địa điểm. Điện thoại di động có độ phổ biến cao, khi tích hợp thuật toán xử lý tín hiệu phù hợp sẽ trở thành thiết bị thu thập dữ liệu diện rộng với chi phí gần như bằng không.

Biến đổi Fourier đóng vai trò kỹ thuật như thế nào trong giải pháp này?
Biến đổi Fourier chuyển đổi tín hiệu sóng âm thu được từ microphone ở miền thời gian sang miền tần số. Qua đó, hệ thống trích xuất được phổ biên độ - tần số và tính toán chính xác mật độ phổ công suất của âm thanh, làm cơ sở tính ra mức áp suất tiếng ồn theo thang decibel.

Thuật toán LMS giải quyết bài toán sai số phần cứng giữa các dòng điện thoại ra sao?
Thuật toán cực tiểu hóa sai số trung bình bình phương (LMS) liên tục cập nhật vector trọng số dựa trên sai số giữa tín hiệu đo chuẩn và tín hiệu tính toán. Quá trình lặp thích nghi giúp tối ưu hóa hệ số Factor K, đưa sai số đo của điện thoại về mức dung sai tiêu chuẩn dưới 1.4 dB.

Những khung giờ nào trong ngày ghi nhận mức độ ô nhiễm tiếng ồn cao nhất tại Phú Hòa?
Dữ liệu thực nghiệm chỉ ra hai đỉnh tiếng ồn chính: khung giờ sáng từ 7h - 8h với mức ồn giao thông và trường học vượt 70 dB, và khung giờ tối từ 22h - 23h tại các khu vực dịch vụ giải trí, karaoke với mức ồn thường xuyên vượt 80 dB, gây ảnh hưởng xấu đến giấc ngủ cư dân.

Giải pháp này có thể mở rộng cho các khu vực đô thị khác ngoài phường Phú Hòa không?
Hoàn toàn khả thi. Toàn bộ quy trình từ thu âm, tính toán phổ FFT đến hiệu chỉnh LMS được xây dựng dưới dạng mô hình module hóa. Khi áp dụng cho địa bàn mới, chỉ cần thu thập mẫu hiệu chỉnh ban đầu để xác định lại hệ số Factor K tương ứng với môi trường âm học cục bộ.

Kết luận

• Luận văn đã giải quyết thành công bài toán đo cường độ tiếng ồn đô thị chi phí thấp bằng cách tận dụng microphone điện thoại thông minh kết hợp thuật toán xử lý tín hiệu số.
• Ứng dụng hiệu quả biến đổi Fourier nhanh (FFT) và mật độ phổ công suất (PSD) để chuyển đổi dữ liệu âm thanh dạng sóng thành mức áp suất âm thanh chính xác.
• Tích hợp thành công thuật toán thích nghi LMS để hiệu chỉnh sai số phần cứng, đưa độ lệch kết quả đo về mức dưới 1.35 dB, đạt tiêu chuẩn quốc tế IEC 60651 Loại 2.
• Hoàn thành bộ dữ liệu thực nghiệm gồm 224 mẫu đo đối sánh tại 8 điểm nóng trên địa bàn phường Phú Hòa trong 4 khung giờ trọng điểm, phản ánh trung thực hiện trạng môi trường âm học địa phương.
• Đóng góp giải pháp công nghệ có tính ứng dụng thực tế cao, phục vụ đắc lực cho công tác quản lý đô thị thông minh và nâng cao chất lượng cuộc sống người dân.

Trong giai đoạn 2025 - 2026, nhóm nghiên cứu dự kiến đóng gói thuật toán thành ứng dụng di động hoàn chỉnh và mở rộng thử nghiệm trên toàn thành phố Thủ Dầu Một. Các cơ quan quản lý đô thị và viện nghiên cứu quan tâm có thể tiếp cận, phối hợp triển khai thử nghiệm giải pháp nhằm thúc đẩy xây dựng mạng lưới quan trắc môi trường thông minh cho cộng đồng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ MỘT GIẢI PHÁP LẤY MẪU TIẾNG ỒN TRÊN ĐỊA BÀN PHƯỜNG PHÚ HÒA 1. Ảnh hưởng của tiếng ồn đến sức khỏe Tiếng ồn có thể có ảnh hưởng đáng kể đối với sức khỏe của con người từ nhiều khía cạnh khác nhau. Dưới đây là một số ảnh hưởng chính của tiếng ồn đối với sức khỏe. Theo [1] nhu cầu nghỉ ngơi của cơ thể tăng lên sau 20h.

Rối loạn giấc ngủ: tiếng ồn có thể làm gián đoạn giấc ngủ, gây ra rối loạn giấc ngủ và làm giảm chất lượng giấc ngủ [1]. Những người sống ở các khu vực có tiếng ồn cao thường gặp khó khăn trong việc đảm bảo giấc ngủ đủ và đủ chất lượng. Tăng nguy cơ mắc các vấn đề tim mạch: tiếng ồn có thể gây ra căng thẳng và tăng huyết áp. Các nghiên cứu đã chỉ ra mối liên kết giữa tiếng ồn liên tục và nguy cơ mắc các vấn đề tim mạch như đau tim và đột quỵ [1].

Stress và lo âu: Tiếng ồn liên tục có thể gây ra căng thẳng và lo âu cho một số người. Cảm giác bất an và không thoải mái trong môi trường ồn ào có thể ảnh hưởng đến tâm trạng và tinh thần của con người. Suy giảm khả năng tập trung và hiệu suất làm việc [2]: Môi trường ồn ào có thể làm suy giảm khả năng tập trung và làm việc hiệu quả của con người. Điều này có thể gây ra sự giảm sút trong sản xuất lao động và hiệu suất làm việc.

Ngoài ra, tác động đến thính giác [2]: Tiếng ồn có thể gây ra hại cho hệ thống thính giác, gây ra tình trạng tai nạn, mất ngủ và thậm chí làm hỏng thính lực nghiêm trọng. Tác động đến hệ thần kinh: Tiếng ồn liên tục có thể gây ra các vấn đề về hệ thần kinh, bao gồm cả giảm khả năng tập trung, nhất là ở trẻ em trong giai đoạn phát triển. Rối loạn tâm lý [2]: Các mức độ tiếng ồn cao có thể gây ra các vấn đề tâm lý như lo âu, trầm cảm, và căng thẳng, đặc biệt là ở những người phải chịu đựng tiếng ồn liên tục trong thời gian dài. Tiếng ồn không chỉ gây ra ảnh hưởng tiêu cực mà còn có thể gây ra nhiều ảnh hưởng tiêu cực đối với sức khỏe tâm thần và vật lý của con người.

Việc giảm thiểu tiếng ồn và tạo ra môi trường yên tĩnh là một phần quan trọng của việc duy trì sức khỏe và sự an lạc trong cuộc sống hàng ngày. Giải quyết vấn đề giảm tiếng ồn các biện pháp kiểm soát nhằm giảm tiếng ồn ảnh hưởng đến sức khỏe: 5 Xác định nguồn gốc của tiếng ồn [3]: Tiếng ồn tại nơi làm việc có thể đến từ nhiều nguồn: Thiết bị xây dựng, máy móc, hoạt động của con người,… Xác định nguồn gây ra tiếng ồn tại nơi làm việc của bạn để xác định các biện pháp kiểm soát hiệu quả nhất trong việc giảm thiểu hoặc loại bỏ tiếng ồn. Thiết bị bảo vệ thính giác cá nhân [3]: Thiết bị bảo vệ thính giác cá nhân đã được thiết kế đặc biệt để bảo vệ đôi tay của chúng ta khỏi các mối nguy hiểm về tiếng ồn cụ thể. Các thiết bị bảo vệ thính giác được sử dụng để chặn tiếng ồn lớn hơn 85dB.

Nếu đeo thiết bị bảo vệ thính giác đúng cách, có thể giảm một nửa nguy cơ bị mất thính lực do tiếng ồn.