Deep learning per a la classificació d’esdeveniments acústics anòmals a partir de la seva caracterització en entorns urbans i suburbans reals

Projecte: Ajuts interns/convocatòries pròpiesProjectes

Detalls del projecte

Description

"El GTM treballa des del 2008 en l’anàlisi i el reconeixement de fonts sonores ambientals. Aquesta línia de recerca ha estat finançada mitjançant el projecte LIFE+ DYNAMAP (LIFE13 ENV/IT/001254) en el què s’ha desenvolupat un sistema de mapeig del soroll de trànsit a temps real mitjançant xarxes de sensors acústics (Wireless Acoustic Sensor Networks, o WASNs). Els investigadors del GTM han contribuït al sistema mitjançant el disseny i la implementació de l’algorisme Anomalous Noise Events Detector (ANED). L’ANED s’ha dissenyat com classificador binari per a discriminar automàticament entre el soroll de trànsit i els sons anòmals (p.ex., ocells, avions, obres, etc.). Mitjançant el projecte anomenat “Real-Life Scenarios Adaptation of Anomalous Noise Events Detector in Urban and Suburban Environments” (ref. 2018-Proj-URL-018) es van crear dues bases de dades acústiques etiquetades de més de 150h cadascuna a través de les WASNs desplegades en el Districte 9 de Milà (entorn urbà) i l’autopista A90 de Roma (entorn suburbà).

Mitjançant aquest projecte es pretén, per una banda, estudiar detalladament les característiques dels esdeveniments anòmals observats en els entorns urbà i suburbà, i per una altra, adaptar l’ANED als escenaris reals de treball mitjançant les bases de dades, així com avaluar l’evolució la tecnologia desenvolupada en el marc del projecte DYNAMAP per a transferir-la al mercat a través dels objectius següents:

- O1. Estudi de de les particularitzats temporals i locals dels esdeveniments anòmals, així com del seu impacte agregat en el càlcul del nivells equivalents de soroll de trànsit.
- O2. Adaptació de l’ANED binari a treballar en entorns reals a partir de les més de 300h de dades acústiques etiquetades.
- O3. Disseny i estudi de viabilitat de l’aplicació de tècniques de Deep Learning per a l’evolució de l’ANED cap a un sistema de classificació multi-classe.
- O4. Cerca de finançament per a la tecnologia desenvolupada en convocatòries competitives."
EstatusAcabat
Data efectiva d'inici i finalització1/01/2031/12/20