Identificarea surselor de zgomot cu SvanNET AI

SvanNET AI este o funcționalitate dezvoltată de Svantek pentru platforma SvanNET AMS, o soluție online care facilitează conectarea cu mai multe stații de monitorizare a zgomotului și vibrațiilor produse de Svantek. Modulul AI integrează inteligența artificială și algoritmi de învățare automată pentru a recunoaște și clasifica automat sursele de zgomot.

Acest sistem AI analizează datele audio înregistrate și clasifică sursele de zgomot în 28 de categorii, incluzând zgomotul industrial, traficul sau sunetele naturale. Prin automatizarea identificării surselor de zgomot, SvanNET AI oferă o monitorizare precisă și în timp real, ajutând orașele să gestioneze mai eficient poluarea fonică.

Ce este Detectarea Surselor de Zgomot?

În acustică, detectarea surselor de zgomot este esențială pentru un control eficient al nivelului de zgomot. Recunoașterea sursei permite inginerilor acustici să identifice zonele unde modificările de design pot reduce semnificativ emisia de zgomot.

Aplicațiile principale ale acestei tehnici se regăsesc în proiectarea produselor și gestionarea zgomotului ambiental. În designul de produse, metodele tradiționale, cum ar fi utilizarea array-urilor de microfoane sau analiza frecvenței, sunt folosite frecvent. Totuși, în cazul zgomotului ambiental, volumul mare de date face imposibilă gestionarea manuală.

În special pentru zgomotul de trafic, acusticienii trebuie să identifice tipurile de vehicule (mașini, camioane), trenuri (marfă, pasageri) sau avioane și să le cuantifice pentru a evalua modelele pe termen lung. AI rezolvă această problemă prin procesarea rapidă a seturilor mari de date și oferind o detectare scalabilă și precisă a surselor de zgomot.

Urmărește videoclip-ul de mai jos pentru a vedea funcționalitățile SvanNET AI:

Caracteristici SvanNET AI:

1.Detectarea surselor de zgomot

SvanNET AI utilizează o soluție specializată pentru detectarea și clasificarea surselor de zgomot în timp real. Sistemul folosește algoritmi de învățare automată pentru a analiza sunetele captate și a le împărți în 28 de categorii distincte, cum ar fi zgomotul industrial, traficul, activitățile de construcții sau sunetele naturale. Această funcție de detectare precisă permite orașelor să monitorizeze și să gestioneze mai eficient poluarea fonică, implementând măsuri de control specifice pentru a îmbunătăți calitatea vieții în mediul urban.

2.Clasificarea evenimentelor audio

SvanNET AI poate clasifica evenimente audio specifice folosind declanșatoare automate și analiză în timp real. Înregistrând fișiere audio la o rată de eșantionare de cel puțin 16 kHz, sistemul poate detecta și clasifica imediat diferite evenimente sonore. Această funcție permite un răspuns rapid la problemele de poluare fonică și ajută la analiza detaliată a tiparelor de zgomot în mediul urban.

3.Raportare automată

SvanNET AI automatizează generarea rapoartelor detaliate privind datele de zgomot înregistrate. Sistemul oferă predicții cu un grad de încredere specific pentru fiecare eveniment sonor detectat, ajutând utilizatorii să evalueze precizia clasificărilor. De asemenea, SvanNET AI creează vizualizări tehnice, cum ar fi grafice și markeri pentru diverse tipuri de sunete, facilitând analiza datelor. Această funcție de raportare automată simplifică gestionarea zgomotului urban și susține luarea deciziilor bazate pe date precise, contribuind la implementarea unor strategii eficiente de control al zgomotului.

Identificarea surselor de zgomot – Aplicații

Zgomotul ambiental

SvanNET AI poate clasifica sursele de zgomot în 28 de categorii distincte. Principala utilizare a SvanNET AI este în gestionarea zgomotului ambiental, cu un accent special pe zgomotul urban și cel provocat de trafic. Acest sistem este folosit pentru monitorizarea, identificarea și clasificarea diferitelor surse de zgomot din orașe, oferind suport autorităților și experților în planificarea măsurilor de reducere a poluării fonice.

Prin furnizarea de date precise și în timp real despre nivelurile de zgomot, SvanNET AI ajută la crearea unor strategii eficiente pentru reducerea efectelor negative ale zgomotului urban asupra sănătății publice și la îmbunătățirea calității vieții în orașe.

Concluzie

SvanNET AI este o soluție avansată pentru monitorizarea și gestionarea zgomotului urban, oferind autorităților un mod precis și automatizat de a identifica sursele de poluare fonică. Folosind inteligența artificială, sistemul poate clasifica diferite tipuri de zgomot, de la trafic până la sunete naturale, facilitând astfel luarea deciziilor informate pentru reducerea zgomotului asupra populației.

Automatizarea procesului de raportare și analiza detaliată a datelor contribuie la implementarea unor măsuri eficiente, menite să îmbunătățească calitatea vieții în mediul urban.