2022年 1月 17日

NTi AudioのNoiseScoutは、騒音レベルによるアラートの要因を特定するため、wavファイルに記録されたアラートイベントの内容をテキストで説明できるようにしました。これは、AIと騒音解析を利用して実現されています。

テキスト内容は、アラートの要因と考えられるもの示しているため、実際のwavファイルを再生する必要性を低減させることができます。

音響パターンマッチング

NoiseScoutは、wavファイルで騒音レベルが高かった区間の音響サンプルと、事前に学習された音響イベント分類を用いて分類された音響サンプルのライブラリについて、NTi Audioの内部サーバーにあるデータセットを基に音響イベントを予測します。

この分類するための機能は、NTi Audio AIシステムの中心的な役割を形成しています。パターンマッチングを利用して、対象の音響サンプルとライブラリを比較して最も近いマッチングを決定します。そして、その結果はwavファイル内の音圧レベルに応じて重み付けされます。それぞれの音響パターンはあらかじめ定義されたクラスに割り当てられ、最も近いクラスラベルが選ばれます。

さらに、クラスラベルごとにスコアが割り当てられます。スコアは、wavファイル全体で集計されたベストマッチ分類の正確さと精度を表す指標です。スコアは、暗騒音が少ないほど高くなります。スコアが20を超えると、テキストによる説明とそれに相当するスコアが表示されます。

時間を節約

このAIと騒音解析は、アラートの要因を特定し、実際のwavファイルを再生する必要性を低くすることで作業時間を短縮できます。もちろん、より詳細な解析のためにwavファイルを利用することも可能です。

こちらのNTi AudioデモサイトのアラートリストにてAIの動作をご覧ください。