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声学测试:有关NTi Audio 支持 AI 噪声分类技术

更新时间
2024-12-25 20:00:00
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详细介绍


NoiseScout 使用 AI 技术自动对噪声进行分类,帮助用户快速便捷地识别噪声源以便及时采取行动。系统能区分不同声音,如语音,机械声,交通噪声等,为噪声管理提供颇具价值的洞察。

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文字描述可以让用户对导致警报的可能原因一目了然,降低了重听录音的必要。


如何工作


NoiseScout 通过打分系统判断噪声和既定分类的相关性。这个分数不仅仅是简单的百分比,而是由一套相当复杂的算法决定。这里还涉及一套训练好的音频事件分类系统。它能找到**匹配,并根据 10 秒的音频文件中可识别的不同类别的数量计算分数。

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NoiseScout 范例:AI 噪声分类毫无疑问,低分并不意味着结果不**,而是反映了模型对特定分类的信心程度与其它可能性相比更低。有时还存在能得到更高分数的更高一级的分类。


在下面的例子中 ...

火车:24

铁路运输:25

交通工具:60


... AI 可能认为某个特定的声音是火车声,但同时又认为这个声音来自铁路运输(火车显然也属于这类)并给出更高分数。但从更宽泛的角度看,这些*终都属于交通工具,系统也给出了*高分。从这一系列打分中我们可以断定,噪声来自火车。


省力省时


通过 AI 大数据分类,用户重听音频事件的必要性大大降低,节约了数据后处理的时间。当然,音频文件随时可用,便于进一步分析。整个噪声测量和处理的过程都被简化,让你的工作更加高效。





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