深圳全市禁鸣喇叭！那么多车，怎么知道是谁按的？

这种场景大家一定不陌生——高峰期十字路口绿灯刚亮，前车迟了半秒才动，不耐烦的后车就是一声喇叭。不止如此，前车变道慢了要按，行人过马路慢了要按，前车掉个头多打了一把方向，那更是能按出一串不耐烦的节奏。就好像那车喇叭是什么秘密武器，按了就能轰开眼前的障碍和烦恼。

不过，实际上乱按车喇叭只会给别人带来烦恼，除了路边的行人和骑车人会吓一跳，马路旁边的住户更会不堪其扰，而汽车乱鸣喇叭的行为，正逐渐被纳入规范管理。

比如深圳市自2018年起就对机动车鸣喇叭问题做了规范，相关政策一直延续至今。最近，深圳市生态环境局、深圳市公安局交通管理局联合发布通告，自2026年11月1日起，每天0时至24时，在全市范围所有道路实施机动车禁鸣喇叭措施，有效期5年。但通告保留了影响安全视距路段、超车、紧急情况等法定鸣喇叭示意情形，也规定了执行紧急任务的特种车辆等使用喇叭和警报器的条件。除此之外，不必要的鸣笛可能被罚款。

这就引起了网友们的广泛讨论，车流挤在路口，一声喇叭突然响起。路边的摄像头能拍清车牌，系统怎么知道究竟是谁按了喇叭呢？

在深圳开车鸣笛真的会被拍到吗？

路边设备怎样听出

哪辆车鸣笛？

人能听出声音来自左边还是右边，一个重要因素是声音到达两只耳朵的时间差。路边的设备也利用这个道理，只是把两只耳朵换成位置已知、同步采样的麦克风阵列。阵列可以采用不同形状和数量的麦克风，工程设计要在尺寸、分辨能力和成本之间取舍。

同一声喇叭传播到不同麦克风，走过的路程略有不同，到达时刻也就略有先后。以声速约340米/秒作简化估算，两条传播路径相差0.34米，到达时间就相差约1毫秒。人很难直接察觉这样的间隔，电子系统却能从同步记录的波形中提取它。

同一声喇叭到达不同麦克风的时刻略有差别原理示意图。

不过，一对麦克风的时间差通常只能缩小声源可能所在的范围，不能直接给出唯一位置。更多麦克风提供更多约束，再结合阵列几何、道路范围等信息，才有条件把可能的声源位置逐步收拢。

常用的声成像方法之一叫波束形成。可以把它理解为计算机轮流把注意力转向不同位置：先假设声音来自某一点，按这一假设补偿各路信号的传播延时，再把信号叠加。如果假设接近真实声源，同一声喇叭的波形就更容易对齐，叠加后的响应更强；扫描许多候选位置，就得到一张声源分布图。

这就是常说的声学相机的基本思路。它接收车辆已经发出的声音，并不需要主动向汽车发射声波，道路上常叫做“声呐抓拍”。

怎样把一段声音

对应到一块车牌

定位只解决声音来自哪里，系统还要判断这段声音是不是喇叭声。发动机轰鸣、轮胎噪声、施工声都可能混在录音里。识别程序可以分析声音的频率分布、谐波、持续时间和变化方式，也可以利用训练好的模型区分声音类别。单靠音量大，无法证明发生了鸣笛。

这里的声音识别，也不能理解成每辆车都有一枚独一无二的声纹。同型号喇叭可能听起来很像；可靠的车辆归属，需要声源位置与视频信息共同支持。中国计量科学研究院研究人员介绍的鸣笛抓拍系统，就包括声源定位、图像采集和信号处理等部分。

安装时，系统需要建立阵列方位与摄像机画面之间的对应关系。检测到疑似鸣笛后，把声学结果映射到视频里，结合车辆所在区域以及连续画面，判断声源与哪辆车对应，再读取该车号牌。声源落在车辆前部附近，也符合许多汽车喇叭的安装位置。

抓拍画面中的红黄蓝色块，是算法把声学响应画出来的结果。它看起来像热成像，却不表示车身温度，也不是摄像头直接拍到了声波。

声源分布与视频中的车辆需要对应。

边快速开车边鸣笛

也能被抓拍到吗？

还有一个容易忽略的难题：声音传播需要时间。

假设汽车在距设备30米处鸣笛，以声速约340米/秒估算，声音约0.088秒后才到达阵列。如果车辆以50千米/小时匀速前进，这段时间里已经驶出约1.2米。这个算例只展示声传播造成的延迟，还没有计入采集与处理用时。

于是，同一时刻采集到的声音和图像，可能对应车辆的不同位置。系统既要让各路麦克风同步，也要处理声音传播延迟及音视频时间对应，才能把听到的喇叭声与发声时的车辆位置关联起来。缓存连续画面、校验时间关系，比听见响声后随手拍一张照片复杂得多。

这也解释了为什么设备需要计量检定。市场监管总局发布JJG1184—2022《机动车鸣笛监测系统检定规程》时，专门介绍了定位误差和声光图像时间一致性要求：前者关系到能否区分相邻车辆，后者关系到移动中的车会不会与声音错位。

多车同鸣和回声

会不会干扰判断？

答案是：会！

声成像有分辨能力的边界。两辆车同时鸣笛且在阵列看来相距很近时，两个声源可能难以分开；较强的声音也可能掩盖较弱的声音。麦克风数量增加，并不等于分辨能力的提高，阵列尺寸、布局、分析频段和信噪比同样重要。

高楼、隔音屏和大型车辆还能反射声音。麦克风听到的，可能同时包含直达声与延后抵达的反射声，声图上便可能出现扩散、偏移或额外亮点。风雨会干扰收音，遮挡、逆光和夜间照明则会影响车辆及号牌的辨认。设备需要在设定的有效监测区域内工作，图像清晰与声音定位可靠缺一不可。

因此，对应关系不清、声源超出有效区域或无法可靠辨认号牌的记录，不能硬套到附近一辆车上。技术记录需要经过核查；鸣笛归属确认之后，还要结合适用规定和事发过程，判断是否属于法定安全鸣笛情形。

深圳在2023年11月就曾公布，在福田区红荔路与华富路路口、南山区月亮湾大道等重点区域试点安装声呐抓拍设施。这说明当地已有应用探索，但不能据此推断今天每个路口都配有同样的设备，更不能把某款产品的参数当成全市统一能力。

这种听声辨位的技术

还能做什么？

把声音转化为空间线索，并不只适用于道路。目标换成漏气点、故障设备或海里的鲸豚，仍然可以沿着多个传感器共同接收、提取特征、估计方向的思路寻找答案。

从道路鸣笛到工业检修与海洋观测应用示意图。

在工厂里，压缩空气从小孔高速泄漏，会产生包含超声成分的声音。工业声学相机可以突出相应频段，把疑似漏点标在设备画面上。部分设备还能用于发现高压电气设备局部放电产生的声信号，为检修提供线索；声音提示仍需结合进一步检查确认。

在航空航天领域，麦克风阵列可以帮助工程师找到主要噪声源。NASA曾用这类阵列研究火箭发射时的噪声来源，包括喷流冲击发射台结构产生的噪声。知道声音主要从哪里来，才能更有针对性地研究抑声措施。

在海洋里，麦克风换成适合水下工作的水听器。NOAA科研人员拖曳水听器阵列，利用鲸豚叫声到达各传感器的时间差估计方向，再结合调查船运动等信息定位声源，为了解鲸豚分布提供资料。这类被动监听依赖动物发声，安静不叫的个体并不会自动出现在声学记录里。

日常语音设备也会用到类似的波束形成思路，把接收重点转向说话者所在方向，抑制其他方向的干扰，改善后续语音处理。不过，工业超声、水下声音和道路鸣笛涉及不同频段、介质与环境，硬件和算法都要随任务调整，不能简单搬来一套设备通用。

回到路口，一声喇叭之所以能对应到一辆车，靠的是麦克风阵列提供方位线索、摄像机提供车辆信息，再让两者在时间和空间上对得上。设备帮助记录事实，现场情形决定这声喇叭的性质。我们在开车时少一些催促和泄愤的鸣笛，把安静留给路人和附近居民，把必要的声音留给安全提醒，才是道路禁鸣希望实现的效果。

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