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Identification des sources de bruit

SvanNET AI

SvanNET AI est une fonctionnalité exclusive de Svantek pour SvanNET AMS, une solution en ligne qui prend en charge la connexion multipoint avec les stations de surveillance du bruit et des vibrations de Svantek. Le module IA permet la reconnaissance et la classification automatiques des sources de bruit en utilisant l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Ce système d’IA utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les données audio enregistrées, en classant avec précision les sources sonores en 28 classes distinctes, telles que le bruit industriel, la circulation et les sons naturels. En automatisant le processus d’identification des sources de bruit, SvanNET AI fournit une surveillance précise et en temps réel du bruit, permettant aux villes de gérer plus efficacement la pollution sonore urbaine.

Qu'est-ce que l'identification des sources de bruit ?

En acoustique, l’identification des sources de bruit est cruciale pour un contrôle efficace du bruit. En reconnaissant la source du bruit, les ingénieurs acoustiques peuvent identifier les endroits où les modifications de conception amélioreront le plus efficacement le rayonnement global du bruit. Les principales applications sont la conception de produits et la gestion du bruit environnemental. Dans la conception de produits, des méthodes analogiques classiques telles que la formation de faisceaux, les réseaux de microphones ou l’analyse de fréquence sont utilisées. Cependant, dans le bruit environnemental, la grande quantité de données rend impossible la mise à l’échelle manuelle. En particulier dans le cas du bruit de la circulation, les acousticiens doivent identifier les types de véhicules (voiture, camion), les types de trains (marchandises, passagers) ou les passages d’avions, et les compter par jour ou par semaine pour évaluer les tendances à long terme. L’IA résout ce problème en traitant efficacement de grands ensembles de données et en fournissant une identification évolutive et précise des sources de bruit.


Solution IA
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Surveillance du bruit
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Rapports automatiques

SvanNET AI

Fonctionnalités

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Identification des sources de bruit

Identifie et catégorise avec précision les sources de bruit en temps réel.

SvanNET AI excelle dans l'identification des sources de bruit, en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique avancés pour analyser les données audio enregistrées. Il peut classer les sources sonores en 28 catégories distinctes, telles que le bruit industriel, la circulation, la construction et les sons naturels. Cette identification précise permet aux villes de surveiller et de gérer plus efficacement la pollution sonore, garantissant des mesures ciblées de contrôle du bruit et de meilleures conditions de vie urbaine.
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Classification des événements audio

Classe des événements audio spécifiques à l'aide de déclencheurs d'événements et d'une analyse en temps réel.

SvanNET AI fournit une classification robuste des événements audio en enregistrant des fichiers WAVE avec une fréquence d'échantillonnage d'au moins 16 kHz et en utilisant des déclencheurs d'événements pour capturer les événements sonores. Ce système peut classer et analyser des événements sonores spécifiques en temps réel, offrant une détection et une catégorisation immédiates des sources. Cette capacité permet de répondre rapidement aux problèmes de pollution sonore et prend en charge l'analyse détaillée des modèles de bruit dans les environnements urbains.
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Rapports automatiques

Génère des rapports détaillés avec une confiance de prédiction et une visualisation des données.

SvanNET AI automatise le processus de création de rapports, en fournissant des rapports complets et détaillés sur les données de bruit. Le système comprend des niveaux de confiance de prédiction pour chaque événement de bruit identifié, aidant les utilisateurs à comprendre la fiabilité des classifications. De plus, SvanNET AI produit des visualisations telles que des graphiques avec des classes sonores et des marqueurs, ce qui facilite l'interprétation et l'analyse des données de bruit. Cette fonction de création de rapports automatique simplifie la gestion du bruit urbain, en soutenant une prise de décision éclairée et des stratégies efficaces de contrôle du bruit.

Identification des sources de bruit

Identifie et catégorise avec précision les sources de bruit en temps réel.

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Classification des événements audio

Classe des événements audio spécifiques à l'aide de déclencheurs d'événements et d'une analyse en temps réel.

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Rapports automatiques

Génère des rapports détaillés avec une confiance de prédiction et une visualisation des données.

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Reconnaissance des sources de bruit

Applications

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Bruit environnemental

SvanNET AI peut classer les sources sonores en 28 catégories distinctes

La principale application de SvanNET AI est la gestion du bruit environnemental, en particulier pour le bruit urbain et la circulation. Il est utilisé pour surveiller, identifier et catégoriser diverses sources de bruit dans les villes, aidant les autorités et les planificateurs à mettre en œuvre des mesures ciblées de réduction du bruit. En fournissant des données précises et en temps réel sur la pollution sonore, SvanNET AI soutient le développement de stratégies efficaces pour atténuer les effets néfastes du bruit urbain sur la santé publique et améliorer les conditions de vie urbaine globales.
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SvanNET AI

Vidéos

Fonctionnalité SvanNET AI

Regardez une nouvelle vidéo pratique sur la fonctionnalité SvanNET AI qui peut être utilisée pour la classification automatique des sources de bruit.

Système de surveillance du bruit AI

SvanNET AI

SvanNET AI

SvanNET AI est une fonctionnalité exclusive de Svantek pour SvanNET AMS, une solution en ligne qui prend en charge la connexion multipoint avec les stations de surveillance du bruit et des vibrations de Svantek. Le module AI permet la reconnaissance et la classification automatiques des sources de bruit en utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Ce système d'IA utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données audio enregistrées, en classant avec précision les sources sonores en 28 classes distinctes, telles que le bruit industriel, la circulation et les sons naturels. En automatisant le processus d'identification des sources de bruit, SvanNET AI fournit une surveillance précise et en temps réel du bruit, permettant aux villes de gérer plus efficacement la pollution sonore urbaine.













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