La segmentazione acustica in contesti urbani complessi, come piazze, strade affollate o vie del centro storico italiano, richiede tecniche sofisticate per isolare tracce vocali da uno strato confuso di rumore continuo (traffico, clacson) e impulsivo (sirene, urti). La semplice separazione spettrale si rivela insufficiente: è necessario un approccio a più livelli, che combini preprocessing adattivo, analisi dinamica spettrale e modelli di apprendimento profondo, con particolare attenzione alla preservazione delle informazioni linguistiche. Questo articolo esplora, con dettaglio esperto e passo dopo passo, come implementare una pipeline avanzata ispirata alle metodologie Tier 2, con focus su ottimizzazione pratica, gestione del rumore impulsivo e validazione contestuale in contesti italiani.
1. Fondamenti della segmentazione acustica in ambienti urbani rumorosi
La segmentazione acustica mira a isolare porzioni temporali dell’audio associate a sorgenti specifiche—principalmente la voce umana—separandole dal rumore di fondo. In contesti urbani italiani, la complessità spettrale è elevata: il rumore del traffico presenta componenti continue a bassa frequenza e impulsi brevi e ad alta energia (sirene, urti), mentre le voci ambulanti sono caratterizzate da transizioni rapide e spettri ricchi di armoniche. L’obiettivo primario è la precisa delimitazione temporale delle bande vocali, fondamentale per riconoscimento vocale automatico, trascrizione fonetica e analisi linguistica.
Caratteristiche del rumore urbano italiano:
- Traffico stradale: dominato da rumore continuo a banda larga con picchi impulsivi intermittenti (frequenze 100–2000 Hz, energia modulata nel tempo)
- Voci umane: transizioni rapide, spettro ampio con enfasi su 2–5 kHz, variazione dinamica di intensità
- Rumore impulsivo: sirene, clacson, urti veicolari: impulsi brevi (<200 ms), alta picco di energia, frequenze elevate (>1 kHz)
La differenza tra rumore continuo e impulsivo implica strategie di segmentazione radicalmente diverse: il primo richiede filtraggio adattivo e smoothing energetico, il secondo necessita di rilevamento di transienti e masking selettivo. La segmentazione fine è indispensabile per evitare falsi positivi nei sistemi ASR e garantire alta fedeltà fonetica.
2. Metodologia di segmentazione acustica avanzata per ambienti complessi
Fase 1: Preprocessing spettrale adattivo con filtro di Wiener e trasformata wavelet
Il primo passo mira a ridurre il rumore di fondo e amplificare le componenti vocali. Si applica un filtro adattivo di Wiener, calibrato localmente sulla media e varianza spettrale in finestre di 25 ms:
- Calcolo spettrogramma iniziale tramite STFT (Short-Time Fourier Transform) con finestra di 25 ms e sovrapposizione 50%
- Stima locale di rapporto segnale-rumore (SNR) per ogni banda spettrale
- Applicazione del filtro di Wiener con guadagno dinamico: $ H(f) = \frac{S(f)}{S(f) + N(f)} $, dove $ S(f) $ è lo spettro di segnale, $ N(f) $ il rumore stimato
- Trasformata wavelet discreta (DWT) in soglia soft per attenuare componenti impulsive e rumore di alta frequenza
Fase 2: Analisi spettrale dinamica per identificare bande di interferenza dominanti
Un’analisi FFT a scatola scorrevole su finestre mobili (500 ms) evidenzia bande con elevata concentrazione energetica. Si calcola lo spettrogramma log-power con sovrapposizione del 30% e si applica clustering gerarchico (agglomerative) su cluster spettrali con varianza > 85% per isolare interferenze continue e impulsive. Questo permette di discriminare rumore di traffico (bande basse) da sirene (picchi impulsivi ad alta frequenza).
Fase 3: Segmentazione temporale basata su soglie energetiche e modelli di transizione
Si definiscono soglie energetiche dinamiche adattive tramite media mobile esponenziale (EMA) su finestre di 150 ms, con soglia inferiore $ T_{low} = 0.3 \cdot \text{med}(E(t)) $ e soglia superiore $ T_{high} = 1.8 \cdot \text{med}(E(t)) $, dove $ E(t) $ è l’energia spettrale locale. Le soglie si aggiornano ogni 500 ms per tracciare variazioni rapide. Si applica un modello a stati nascosti (HMM) a due stati (voce/rumore) con transizioni probabilistiche calibrate su dati locali, migliorando la stabilità temporale.
Fase 4: Applicazione di reti neurali convoluzionali 1D (CNN) per classificazione segmento rumore/voce
Si elabora lo spettrogramma come input 2D (LTP x frequenza) e si addestra una CNN a 3 strati profondi:
– Strato convoluzionale 1D con kernel 3×3, ReLU, padding ‘same’
– Strato di pooling massimo 2×2
– Strato fully connected 128 neuroni con dropout 0.3 e softmax
Il modello viene addestrato con loss cross-entropy binaria su dataset bilanciato di trascrizioni annotate e rumore sintetico, con augmentation temporale (time stretching, jittering) per robustezza. Si ottiene un’accuratezza di segmentazione > 92% su dati urbani italiani.
Fase 5: Filtraggio selettivo con masking temporale e ricostruzione audio pulita
Dopo la segmentazione, si applica un masking temporale su bande spettrali identificate come rumore (es. <500 Hz o >2 kHz con bassa energia vocale). Si sostituiscono i segmenti marcati con zero o audio filtrato passa-basso, preservando solo le porzioni vocali. La ricostruzione finale avviene tramite inverse DWT e STFT inversa, con normalizzazione dinamica per bilanciare livelli di intensità. Questo processo riduce il rumore di fondo fino al 68–74% senza alterare la qualità vocale.
3. Implementazione tecnica passo-passo in contesti urbani italiani
Fase 1: Raccolta e annotazione dataset multicanale
Si raccolgono file audio multicanale da Piazza San Marco (Venezia), Via Colombo (Milano), Via dei Mille (Napoli) con microfoni omnidirezionali a 4 canali. Ogni traccia è annotata manualmente con tag temporali per voci e rumori, usando strumenti Python librosa e pyaudioanalysis, con formati JSON per etichette temporali e feature estratte (MFCC, spectral contrast, zero-crossing rate). Si applica annotazione collaborativa con esperti linguistici per correggere falsi positivi.
Fase 2: Estrazione feature acustiche dettagliate
Per ogni frame di 25 ms, si calcolano:
- MFCC: 13 coefficienti con filterbank di 40 filterbank, 512 frame
- Chroma: 12 vettori di colore cromatico per rappresentare la tonalità
- Spectral contrast: 26 parametri che misurano differenze tra bande ad alta e bassa frequenza
- Zero-crossing rate: valore medio in 25 ms, indicativo di rumore percussivo
Fase 3: Calibrazione soglie energetiche adattive
Si calcola SNR locale ogni 500 ms tramite:
$ \text{SNR}(t) = 10 \cdot \log_{10} \left( \frac{E_s(t)}{E_n(t)} \right) $,
dove $ E_s $ è energia spettrale nel range 200–500 Hz (voce), $ E_n $ rumore >2 kHz. Si definiscono soglie dinamiche con EMA:
$ T_{low}(t) = 0.25 \cdot \text{med}(E_s) $, $ T_{high}(t) = 2.0 \cdot \text{med}(E_s) $. Queste soglie si aggiornano in tempo reale per gestire variazioni di traffico e affollamento. Si integra un algoritmo di thresholding soft che ammorbidisce transizioni brusche.
Fase 4: Training CNN con dati locali e feedback contestuale
L’addestramento avviene su dataset stratificato per tipo sorgente (voce vs rumore), con bilanciamento tramite oversampling sintetico (SMOTE) su classi sottorappresent