结合噪声控制技术和人工智能实现智能化环境噪声管理，主要通过以下几个方面来实现：

1. 智能监测系统：利用物联网技术布置在重要区域的声学传感器可以实时监测环境噪声水平。这些传感器可以捕捉到噪声的时间分布、频率特征以及空间分布等信息。通过5G网络将这些数据实时传输到数据中心。例如，在城市交通繁忙的十字路口安装声学传感器，可以收集车辆行驶、行人交谈等产生的噪声数据。

2. 噪声源识别：使用人工智能中的机器学习算法，特别是深度学习技术，可以从大量数据中自动学习和识别不同噪声源的特征。这不仅可以帮助精确定位噪声源的位置，还可以理解噪声的成因。例如，通过训练神经网络识别交通噪声、建筑施工噪声、工业噪声等不同来源的噪声特征，有助于采取针对性的措施。

3. 噪声预测与预警：基于历史数据和当前情况，利用时间序列分析、随机森林、支持向量机等算法建立噪声预测模型。这种模型可以预测未来一段时间内的噪声水平变化，对于可能出现的超标情况进行预警，从而提前采取管理措施。比如，在夏季夜晚大型活动前，预测活动期间的噪声水平，以确保活动不会严重干扰周边居民的生活。

4. 动态管理策略：结合噪声预测结果和实际监测情况，使用优化算法为城市规划者提供动态调整建议，如调整红绿灯时间减少交通拥堵、实行限时施工等。此外，还可以开发智能应用程序，让市民了解自己所在区域的噪声状况，并提供降低噪声干扰的方法。例如，当系统预测某段时间内道路交通噪声会显著增加时，可建议附近学校调整户外活动时间。

5. 社区参与：利用社交媒体平台收集社区居民关于噪声问题的意见和建议，通过文本分析技术提取重要信息，辅助政府和相关机构更好地解决问题。比如，定期举办线上讨论会，邀请专家和市民共同探讨噪声污染治理方案。

6. 效果评估：最后，还需要构建效果评估指标体系，定期评估智能噪声管理系统的效果，包括噪声水平的变化趋势、市民满意度调查结果等，以便不断优化管理系统。

综上所述，通过集成先进的噪声监测设备、人工智能算法和大数据分析技术，可以有效提升城市环境噪声管理水平，创造更加安静和谐的生活环境。