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Identificación de fuentes de ruido

SvanNET AI

SvanNET AI es una funcionalidad patentada de Svantek para SvanNET AMS, una solución en línea que admite la conexión multipunto con las estaciones de monitoreo de ruido y vibración de Svantek. El módulo de IA permite el reconocimiento y la clasificación automáticos de fuentes de ruido mediante el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Este sistema de IA emplea algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de audio grabados, categorizando con precisión las fuentes de sonido en 28 clases distintas, como ruido industrial, tráfico y sonidos naturales. Al automatizar el proceso de identificación de la fuente de ruido, SvanNET AI proporciona un monitoreo de ruido preciso y en tiempo real, lo que permite a las ciudades gestionar la contaminación acústica urbana de manera más efectiva.

¿Qué es la identificación de fuentes de ruido?

En acústica, la identificación de las fuentes de ruido es crucial para un control eficaz del ruido. Al reconocer la fuente de ruido, los ingenieros acústicos pueden identificar dónde los cambios de diseño mejorarán de manera más efectiva la radiación de ruido general. Las principales aplicaciones son en el diseño de productos y la gestión del ruido ambiental. En el diseño de productos, se utilizan métodos analógicos clásicos como la formación de haces, los conjuntos de micrófonos o el análisis de frecuencia. Sin embargo, en el ruido ambiental, la gran cantidad de datos hace que sea imposible escalar manualmente. En particular, con el ruido del tráfico, los acústicos deben identificar tipos de vehículos (automóviles, camiones), tipos de trenes (carga, pasajeros) o pasajes de aviones, y contarlos por día o semana para evaluar patrones a largo plazo. La IA resuelve este problema procesando de manera eficiente grandes conjuntos de datos y proporcionando una identificación escalable y precisa de la fuente de ruido.


Solución de IA
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Monitoreo de ruido
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Informes automáticos

SvanNET AI

Características

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Identificación de fuentes de ruido

Identifica y clasifica con precisión las fuentes de ruido en tiempo real.

SvanNET AI se destaca en la identificación de fuentes de ruido, utilizando algoritmos avanzados de aprendizaje automático para analizar datos de audio grabados. Puede clasificar las fuentes de sonido en 28 categorías distintas, como ruido industrial, tráfico, construcción y sonidos naturales. Esta identificación precisa permite a las ciudades monitorear y gestionar la contaminación acústica de manera más efectiva, lo que garantiza medidas de control del ruido específicas y mejores condiciones de vida urbanas.
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Clasificación de eventos de audio

Clasifica eventos de audio específicos mediante activadores de eventos y análisis en tiempo real.

SvanNET AI proporciona una clasificación sólida de eventos de audio mediante la grabación de archivos WAVE con una frecuencia de muestreo de al menos 16 kHz y el uso de activadores de eventos para capturar eventos de ruido. Este sistema puede clasificar y analizar eventos de ruido específicos en tiempo real, lo que ofrece detección y categorización inmediatas de fuentes. Esta capacidad permite respuestas oportunas a problemas de contaminación acústica y admite un análisis detallado de patrones de ruido en entornos urbanos.
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Informes automáticos

Genera informes detallados con confianza en las predicciones y visualización de datos.

SvanNET AI automatiza el proceso de generación de informes, proporcionando informes completos y detallados sobre los datos de ruido. El sistema incluye niveles de confianza en las predicciones para cada evento de ruido identificado, lo que ayuda a los usuarios a comprender la fiabilidad de las clasificaciones. Además, SvanNET AI produce visualizaciones como gráficos con clases de sonido y marcadores, lo que facilita la interpretación y el análisis de los datos de ruido. Esta función de generación de informes automáticos simplifica la gestión del ruido urbano, lo que favorece la toma de decisiones informadas y las estrategias de control del ruido eficientes.

Identificación de fuentes de ruido

Identifica y clasifica con precisión las fuentes de ruido en tiempo real.

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Clasificación de eventos de audio

Clasifica eventos de audio específicos mediante activadores de eventos y análisis en tiempo real.

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Informes automáticos

Genera informes detallados con confianza en las predicciones y visualización de datos.

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Reconocimiento de fuentes de ruido

Aplicaciones

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Ruido ambiental

SvanNET AI puede clasificar las fuentes de sonido en 28 categorías distintas

La principal aplicación de SvanNET AI es la gestión del ruido ambiental, en particular el ruido y el tráfico urbanos. Se utiliza para supervisar, identificar y categorizar diversas fuentes de ruido en las ciudades, lo que ayuda a las autoridades y a los planificadores a implementar medidas específicas de reducción del ruido. Al proporcionar datos precisos y en tiempo real sobre la contaminación acústica, SvanNET AI respalda el desarrollo de estrategias efectivas para mitigar los efectos adversos del ruido urbano en la salud pública y mejorar las condiciones generales de vida urbanas.
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SvanNET AI

Videos

Funcionalidad de SvanNET AI

Vea un nuevo y práctico video sobre la funcionalidad de SvanNET AI que se puede utilizar para la clasificación automática de las fuentes de ruido.

Sistema de monitoreo de ruido con IA

SvanNET AI

SvanNET AI

SvanNET AI es una funcionalidad patentada de Svantek para SvanNET AMS, una solución en línea que admite la conexión multipunto con las estaciones de monitoreo de ruido y vibración de Svantek. El módulo de IA permite el reconocimiento y la clasificación automáticos de fuentes de ruido mediante el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Este sistema de IA emplea algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de audio grabados, categorizando con precisión las fuentes de sonido en 28 clases distintas, como ruido industrial, tráfico y sonidos naturales. Al automatizar el proceso de identificación de la fuente de ruido, SvanNET AI proporciona un monitoreo de ruido preciso y en tiempo real, lo que permite a las ciudades gestionar la contaminación acústica urbana de manera más eficaz.













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