Lauschangriff auf Müllwagen

Juan Pablo Bello von der New York University misst mit einem rollenden Sensorset, wie hoch der Lärm in der Riesenmetropole ist.

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Von
  • Thomas Reintjes

Ein gelbes Warnschild mit schwarzer Schrift weist darauf hin: Hier wird mitgehört, und zwar zu Forschungszwecken. Daneben ist ein Mikrofon befestigt und auf einen kleinen Platz im Zentrum von Brooklyn ausgerichtet, den MetroTech Commons. Um diese Freifläche versammeln sich Büro- und Verwaltungsgebäude sowie ingenieurwissenschaftliche Institute der New York University (NYU).

"Ich hab noch nie in die Aufzeichnungen reingehört", versichert Yitzchak Lockerman. Der Informatiker interessiert sich lediglich dafür, was Algorithmen aus den Aufnahmen machen. Lockerman gehört zu einem Team von rund 20 NYU-Wissenschaftlern. Mit ihrem seit November 2016 von der amerikanischen National Science Foundation unterstützten Projekt "Sounds of New York City", kurz SONYC, wollen sie herausfinden, wie New York klingt – oder besser: lärmt.

Einer Studie zufolge sind neun von zehn New Yorkern bedenklichen Lärmbelastungen ausgesetzt. Die Auswirkungen sind dramatisch: "In Schulen, die näher an den lauten Bahnlinien liegen, schneiden die Schüler schlechter ab", sagt Claudio Silva, einer der Projektleiter von SONYC. Er teilt die Erfahrungen vieler New Yorker, die regelmäßig von hupenden Autos, plärrenden Sirenen sowie mitten in der Nacht durch die Straßen rumpelnden Müllwagen aus dem Schlaf gerissen werden.

Wie es bei anderen Umweltdaten längst Standard ist, sollen mit SONYC jetzt erstmals auch Geräusche systematisch erfasst werden. 20 speziell angefertigte Sensoren sind schon installiert, rund 100 sollen es einmal werden. "Die Installation ist aufwendig", sagt Silva. "Die Sensoren brauchen einen Stromanschluss und gutes WLAN." Denn neben einem Mikrofon bestehen sie noch aus einem Mini-Computer, der die Signale sofort verarbeitet und der auch gewartet werden muss. Die Forscher haben die Algorithmen auf New-York-typische Geräusche trainiert. So können sie die Aufnahmen automatisch nach Lärmquellen klassifizieren: Ist es Baulärm oder ein Motor im Leerlauf, ein hupendes Auto oder Straßenmusik?

Am Ende des Fünfjahresprojekts soll eine Lärmkarte der Stadt stehen. Diese Übersicht zu erstellen, ist die Aufgabe von Harish Doraiswamy. Schon heute hat er ein 3D-Modell New Yorks auf seinem Computer und kann darin verschiedene Befunde wie etwa die Kriminalitätsrate anzeigen. Um die Lärmbelastung darzustellen, ist er bisher auf Daten der städtischen Beschwerde-Hotline angewiesen, und die sind sehr grob und ungenau. Harish Doraiswamy hat einen ganz anderen Grad an Genauigkeit im Sinn: "Wir arbeiten gerade daran, auch die Baumaterialien der Gebäude einfließen zu lassen."

Damit könnte sich dann die Ausbreitung des Lärms besser berechnen lassen. Denn weil eine flächendeckende dauerhafte Lärmmessung kaum machbar ist, soll anhand der Daten aus SONYC die detaillierte Lärmbelastung für jeden Winkel der Stadt simuliert werden. Der nächste Schritt ist dann eine Simulation möglicher Lärmschutzmaßnahmen und ihrer Auswirkungen. (bsc)