Im Interview mit Tobias Clauß

13.11.2019

Als gelernter Tontechniker mischt Tobias Clauß seit vielen Jahren Bands auf Konzerten ab und nimmt Orchester und Bigbands auf. Dass Klang und Schall aber nicht immer etwas Angenehmes sind, ungewollte Schallereignisse als störend empfunden werden und Menschen auch schädigen können, zeigt er in seinen Forschungsarbeiten auf. Im Projekt »StadtLärm«, das Tobias Clauß leitet, beschäftigen sich die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit der Klassifizierung und Vorhersage von städtischem Lärm.

Im Interview mit Tobias Clauß
© Fraunhofer IDMT
Tobias Clauß, Leiter des Forschungsprojekts »StadtLärm«

Herr Clauß, woher kam die Idee einer Lärmerfassung und Vorhersage in Jena?

  • Hohes Verkehrsaufkommen zum Feierabend, unüberhörbare Geräuschkulissen bei Veranstaltungen oder laute Baustellenarbeiten in Städten sind meist unangenehme und störende Lärmereignisse, mit denen die Bevölkerung umgehen muss. Lärmempfinden lässt sich an der Metapher eines überlaufenden Wasserfasses erklären. Unterschiedliche Geräuschimmissionen wirken auf den Menschen ein, irgendwann ist eine Toleranzschwelle überschritten, das Fass läuft über. Dabei ist der »letzte Tropfen« zwar der Auslöser für die Lärmempfindung, nicht aber der alleinige Grund. Aktuell wird Lärm in Zahlenwerten gemessen, die verschiedenen »Verursacher« lassen sich damit aber nicht beschreiben. Aus diesen Gründen beschäftigen sich Instanzen aus unterschiedlichen Fachrichtungen mit der objektiven Bewertung von städtischem Lärm. Der Forschungsschwerpunkt des Fraunhofer IDMT liegt dabei auf der Klassifizierung der »Lärmverursacher«. Bei einer Netzwerkveranstaltung zum BMWi-Call »Smart-Service-Stadt« trafen wir auf unsere zukünftigen Projektpartner. Gemeinsam mit ihnen haben wir die Idee zur Erfassung und Klassifizierung unterschiedlicher Lärmverursacher im Projekt »StadtLärm« am Beispiel der Stadt Jena vorangetrieben.

Was waren die Herausforderungen im Projekt?

  • Wie das bei Neuentwicklungen meist üblich ist, steht man zu Projektbeginn vor einem Henne-Ei-Problem. In unserem Fall war das Projektziel, die städtische Geräuschkulisse in Jena zu vermessen. Es sollte ein prototypisches System entstehen, welches die Erfassung und Auswertung städtischen Lärms ermöglicht. Wir bauten mehrere Sensorkästen und instal-lierten diese in Jena. Die Herausforderung bestand in der Abstimmung der einzelnen Systemkomponenten. Das Fraunhofer IDMT war dabei für die Entwicklung maschineller Lernalgorithmen zur automatisierten Unterscheidung meh-rerer Geräuschklassen verantwortlich. In einem iterativen Prozess wurde immer wieder getestet, auf welcher Hardware das System letztendlich laufen soll, wie viel Rechenleistung unsere Algorithmen benötigen und wie die Energieversorgung für Rechenmodule und Sensorik aussehen muss. Zum Projektende haben wir einen dreimonatigen Feldtest durchgeführt. Da die Sensoren immer noch funktionieren, haben wir mit Zustimmung der Stadt Jena die Erprobungsphase ausgeweitet. Der andauernde Testlauf liefert uns wichtige Erkenntnisse für die Weiterentwicklung von Hard- und Software.

Auf welche Kompetenzen wurde hier zurückgegriffen?

  • Für das Fraunhofer IDMT war das »StadtLärm«-Projekt ein themenübergreifendes Gemeinschaftswerk, in welches sowohl Expertise aus den Bereichen akustische Signalaufnahme und -verarbeitung als auch Machine Learning eingeflossen ist. Für den einzuhaltenden Datenschutz wurde bereits beim ersten Prototypen darauf geachtet, dass die Infrastruktur für die datenschutzrelevanten Technologien der Gruppe »Media Distribution and Security« angelegt ist und ohne großen Aufwand vollständig nachgerüstet werden kann.  

Wie geht es nach dem Projekt weiter?

  • Über das Projekt »StadtLärm« sind wir mit Interessenten an einem solchen System in Kontakt gekommen. In weiter-führenden Projekten geht es z. B. um die Messung von Feinstaubbelastung in Großstädten. Wir sind dem Netzwerk CleanAir beigetreten und bringen unsere Erfahrung im Bereich der Geräuschklassifizierung ein. Wir versuchen jetzt die Feinstaubbelastung mit gemessenen Geräuschen zu korrelieren. Zukünftig können wir die Feinstaubbelastung also vielleicht anhand der Geräuschkulisse abschätzen oder sogar prognostizieren.

  • »Wir adressieren damit eine Problemstellung, welche vielen Akteuren im städtischen Umfeld auf der Seele brennt.«

     

  • Auch für die Logistikbranche ist die Anwendung interessant. Mit einem Betreiber von Großbaustellen prüfen wir gerade, inwiefern sich einzelne Bautätigkeiten anhand ihrer Geräuschsignatur unterscheiden lassen. Perspektivisch werden die gewonnenen Erfahrungen in die Lärmwirkungsforschung einfließen. Der nächste große Meilenstein auf der Forschungsseite ist die Erhebung subjektiver Geräuschwahrnehmung.