Ear-Phone составляет городскую карту шума, слушая тысячи смартфонов

Big Data / Новости События
автор: Андрей Васильков  25 октября 2013

Австралийские инженеры предложили методику автоматического нанесения уровней шума на карту города. Для этого разработанная ими программа постоянно анализирует результаты тысяч непрерывных измерений уровней звукового давления. Самое интересное, что никакого специализированного оборудования при этом не используется.

Высокий шумовой фон считается актуальной проблемой современных городов. Громкие звуки негативно воздействуют на психику, мешая работать и отдыхать. Влияние многочисленных источников шума стараются снизить, располагая их вдали от мест длительного пребывания людей. Для контроля за уровнем шума составляется карта, на которой обозначены объекты городской инфраструктуры и отмечены средние уровни звукового давления.

Карта городского шума, автоматически созданная программой Ear-Phone (изображение: Rajib Rana et al.)

Карта городского шума, автоматически созданная программой Ear-Phone (изображение: Rajib Rana et al.).

Городскую карту шума составить довольно сложно. Это длительный и трудоёмкий процесс, при котором повторные измерения проводятся в различных частотных диапазонах. Тональные шумы определяют с использованием октавных фильтров. Для непостоянных шумов вводится значение эквивалента, а данные с выбранных точек экстраполируются на определённые регионы.

В последние годы ряд европейских стран вслед за Германией и Великобританией обновляет карты шума на регулярной основе, что сопряжено с немалыми расходами. В разработке группы инженеров из Государственного объединения научных и прикладных исследований Австралии практически весь процесс происходит автоматически.

Тысячи показаний от датчиков разных смартфонов стекаются на сервер, где подвергаются интеллектуальному анализу. Программа не просто определяет местоположение каждого смартфона и зарегистрированный им уровень звукового давления. Самообучающиеся алгоритмы отбирают корректные результаты измерений, во время которых не зафиксировано влияние внешних факторов.

Чтобы избавиться от некачественных данных, программа сопоставляет информацию, поступающую с разных датчиков, и определяет, что происходило со смартфоном во время измерения. По сведениям модуля GPS вычисляется, был смартфон на улице или находился в помещении. Сенсор приближения и гироскоп подскажут, находился аппарат в руке или лежал в сумке. Анализ логов и звуковых шаблонов позволит узнать, говорил ли по нему владелец и звучал ли собственный динамик смартфона. Таким образом, все нежелательные шумы, включая разговоры поблизости, отфильтровываются на этапе анализа.

Калибровка программного шумомера Ear-Phone (фото: Rajib Rana et al.)

Калибровка программного шумомера Ear-Phone (фото: Rajib Rana et al.).

Испытания программы Ear-Phone проводились в Канберре с использованием множества моделей смартфонов Nokia и различных смартфонов с ОС Android. Параллельно для контроля выполнялись измерения традиционным методом.

Разработчики отмечают, что для Ear-Phone уже на раннем этапе им удалось достичь корректных уровней определения шума в 84%. Улучшение точности возможно путём увеличения числа одновременно выполняющих измерения смартфонов и введения поправок, учитывающие особенности конкретных моделей.

Поделиться
Поделиться
Tweet
Google
 
Читайте также
Учёные придумали, как сделать объявления в шумных местах тише и разборчивее
Учёные придумали, как сделать объявления в шумных местах тише и разборчивее
Развитие Big Data поможет государственным органам США сэкономить $500 млрд
Развитие Big Data поможет государственным органам США сэкономить $500 млрд
Данные и жизнь: о возможных параллелях между Big Data и Artificial Life
Данные и жизнь: о возможных параллелях между Big Data и Artificial Life
Хостинг "ИТ-ГРАД"
© ООО "Компьютерра-Онлайн", 1997-2017
При цитировании и использовании любых материалов ссылка на "Компьютерру" обязательна.
«Партнер Рамблера» Почта защищена сервером "СПАМОРЕЗ" Хостинг "Fornex"