Первые испытания технологии прошли на острове Русском, в кампусе ДВФУ. Исследователи составили подробную акустическую карту территории, выявив зоны с наибольшей нагрузкой в разное время суток. Оказалось, что самой тихой точкой является центральная часть лесопарковой зоны. Это объясняется удаленностью от дорог и естественным шумопоглощением деревьев.
Принцип работы системы напоминает цифровое ухо. Датчики, размещенные на зданиях и опорах, улавливают звуковые волны и преобразуют их в цифровой сигнал. Затем алгоритмы анализируют данные, сравнивая их с обширной базой звуковых паттернов. Для максимальной точности используется сеть микрофонов, позволяющая определять источник звука методом триангуляции, что особенно важно в условиях городской застройки с ее эхом и отражениями.
В ходе экспериментов ученые проанализировали 63 минуты аудиозаписей, включающих десять классов событий: от лая собаки до сирены скорой помощи. Ключевым открытием стало то, что эффективность распознавания критически зависит от способа подготовки данных. Наилучший результат показала модель на основе мел-спектрограмм с временным кадром 0,2 секунды. Этот параметр обеспечивает идеальный баланс между детализацией частоты и времени.
«Мы научили искусственный интеллект различать десятки типов шумов по их частотным характеристикам и продолжительности. Это открывает путь к созданию по-настоящему умных городов, где каждый децибел находится под контролем», – отмечают исследователи Сергей Ушаков и Диана Майер.
В перспективе сеть таких датчиков станет основой для экологического мониторинга. Система сможет автоматически фиксировать нарушения тишины ночью, контролировать стройплощадки и помогать муниципалитетам планировать размещение шумозащитных экранов. Результаты работы опубликованы в научных журналах.
