Пост канала
- фото
📢 Разработана система распознавания городских шумов Ученые ДВФУ разработали систему акустического мониторинга, способную распознавать и классифицировать различные виды городских шумов с помощью искусственного интеллекта. Тестовые испытания прошли на территории кампуса университета на острове Русский. 📌 Почему это важно? Городской шум — один из факторов акустического загрязнения окружающей среды. Для контроля шумовой обстановки необходимо не только измерять его уровень, но и определять источники звуков. В решении этой задачи помогают технологии на основе алгоритмов машинного обучения, способные автоматически анализировать аудиозаписи и распознавать различные звуковые события с высокой точностью. 📝 Как это работает? Датчики, установленные в ключевых точках городской инфраструктуры — на зданиях, фонарных столбах и других стационарных объектах, — собирают данные. Система преобразует звук в цифровой сигнал, а алгоритмы ИИ сравнивают его с базой данных известных шумов. Для повышения точности используются несколько микрофонов в разных точках: это позволяет «прислушиваться» к звуку с разных сторон и точно определять его источник. Все данные передаются в центральный компьютер, где нейросеть обрабатывает их в режиме реального времени и создает подробную акустическую картину города. 💡 Результаты Для экспериментов ученые создали набор данных из 63 минутных аудиозаписей. На этих данных проверили работу сверточно-рекуррентной нейронной сети, объединяющей распознавание характерных звуковых признаков с анализом их изменений во времени. Наилучшие результаты продемонстрировала модель, использующая мел-спектрограммы и временной кадр длительностью 0,2 секунды: такое сочетание обеспечивает оптимальный баланс между временным и частотным разрешением. 🔍 Что дальше? В перспективе подобные технологии могут стать ключевым инструментом в создании комфортной среды «умного» города, где каждый источник шума будет под контролем алгоритмов. Финальный этап предполагает формирование отчета для городских служб, которые смогут оперативно реагировать на превышения допустимого уровня шума и даже оптимизировать движение транспорта.
Открыть в MAX- Просмотры
- 3 129
- ER
- 0,8%
- Реакции
- 26