智能城市中使用人工智能和边缘网络实时声学检测关键事件
Ioannis Saradopoulos1, Ilyas Potamitis2, Stavros Ntalampiras3
1Department of Electronics, Hellenic Mediterranean University, 73133 Chania, Crete, Greece.
Sensors (Basel, Switzerland)
|April 26, 2025
概括
本研究介绍了使用分布式麦克风和人工智能进行准确的声音事件检测的实时音频监控系统. 该系统将音频分析为文本,从而实现复杂的查询和先进的环境监控.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 信号处理 信号处理
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 实时音频监控需要整合各种技术,以有效地检测和分析声音事件.
- 现有系统在准确性,数据处理和复杂查询能力方面经常面临挑战.
研究的目的:
- 开发一个实时的,分布式的音频监控系统.
- 使用先进的人工智能模型,实现声音景观的准确声学分类和分析.
- 方便对音频事件及其在环境中的关系进行复杂查询.
主要方法:
- 一个带有麦克风的ESP32微控制器网络通过MQTT捕获和传输压缩的音频数据.
- 树Pi 5设备运行一个音频变压器模型 (在AudioSet上训练),用于实时事件分类和时间印.
- 检测到的事件被存储在数据库中,转换为JSON,并解析成图形结构以用于Python和大型语言模型 (LLM) 的分析.
主要成果:
- 该系统在实时音频事件分类中实现了高精度.
- 一种新的图形分析方法表明,虚假报警率很低.
- 在电影音频分析中,该系统实现了0.882准确度,0.8精度,1.0回忆率和0.89F1得分.
结论:
- 集成系统提供了强大的分布式传感和精确的基于变压器的音频分类.
- 将音频视为文本的处理,可以在声监测和环境监测中实现先进的应用.
- 该方法为动态音频环境的复杂分析提供了基础.
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