Identificarea Sursei de Zgomot cu SvanNET AI
SvanNET AI este o funcționalitate dezvoltată de Svantek pentru platforma SvanNET AMS, o soluție online care facilitează conexiunea cu multiple stații de monitorizare a zgomotului și vibrațiilor de la Svantek. Modulul AI permite recunoașterea și clasificarea automată a surselor de zgomot prin utilizarea inteligenței artificiale și a algoritmilor de învățare automată.
Acest sistem AI analizează datele audio înregistrate și clasifică cu precizie sursele de zgomot în 28 de categorii distincte, cum ar fi zgomotul industrial, traficul sau sunetele naturale. Prin automatizarea procesului de identificare a surselor de zgomot, SvanNET AI oferă o monitorizare precisă și în timp real a zgomotului, ajutând orașele să gestioneze mai eficient poluarea fonică urbană.
Ce este identificarea surselor de zgomot?
În domeniul acusticii, identificarea surselor de zgomot este esențială pentru un control eficient al zgomotului. Recunoașterea sursei de zgomot permite inginerilor acustici să identifice zonele în care modificările de design ar putea îmbunătăți semnificativ radiația generală a zgomotului.
Principalele aplicații ale acestei tehnici se regăsesc în designul produselor și managementul zgomotului ambiental. În designul de produse, metodele analogice clasice, cum ar fi formarea de fascicule, array-uri de microfoane sau analiza frecvenței, sunt utilizate frecvent. Însă, în cazul zgomotului ambiental, volumul mare de date face imposibilă gestionarea manuală a acestora.
În special în cazul zgomotului de trafic, acusticienii trebuie să identifice tipurile de vehicule (mașini, camioane), tipurile de trenuri (marfă, pasageri) sau trecerile de aeronave și să le numere pe zi sau pe săptămână pentru a evalua modelele pe termen lung. AI rezolvă această problemă prin procesarea eficientă a seturilor mari de date și oferind o identificare scalabilă și precisă a surselor de zgomot.
Urmărește videoclip-ul de mai jos pentru a vedea funcționalitățile SvanNET AI:
SvanNET AI este o funcționalitate dezvoltată de Svantek pentru platforma SvanNET AMS, o soluție online care facilitează conexiunea cu multiple stații de monitorizare a zgomotului și vibrațiilor de la Svantek. Modulul AI permite recunoașterea și clasificarea automată a surselor de zgomot prin utilizarea inteligenței artificiale și a algoritmilor de învățare automată.
Acest sistem AI analizează datele audio înregistrate și clasifică cu precizie sursele de zgomot în 28 de categorii distincte, cum ar fi zgomotul industrial, traficul sau sunetele naturale. Prin automatizarea procesului de identificare a surselor de zgomot, SvanNET AI oferă o monitorizare precisă și în timp real a zgomotului, ajutând orașele să gestioneze mai eficient poluarea fonică urbană.
Ce este identificarea surselor de zgomot?
În domeniul acusticii, identificarea surselor de zgomot este esențială pentru un control eficient al zgomotului. Recunoașterea sursei de zgomot permite inginerilor acustici să identifice zonele în care modificările de design ar putea îmbunătăți semnificativ radiația generală a zgomotului.
Principalele aplicații ale acestei tehnici se regăsesc în designul produselor și managementul zgomotului ambiental. În designul de produse, metodele analogice clasice, cum ar fi formarea de fascicule, array-uri de microfoane sau analiza frecvenței, sunt utilizate frecvent. Însă, în cazul zgomotului ambiental, volumul mare de date face imposibilă gestionarea manuală a acestora.
În special în cazul zgomotului de trafic, acusticienii trebuie să identifice tipurile de vehicule (mașini, camioane), tipurile de trenuri (marfă, pasageri) sau trecerile de aeronave și să le numere pe zi sau pe săptămână pentru a evalua modelele pe termen lung. AI rezolvă această problemă prin procesarea eficientă a seturilor mari de date și oferind o identificare scalabilă și precisă a surselor de zgomot.
Urmărește videoclip-ul de mai jos pentru a vedea funcționalitățile SvanNET AI:
