...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Applied Acoustics >Environmental sound monitoring using machine learning on mobile devices
【24h】

Environmental sound monitoring using machine learning on mobile devices

机译：在移动设备上使用机器学习的环境声音监控

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

This paper reports on a study to assess the feasibility of creating an intuitive environmental sound monitoring system that can be used on-location and return meaningful measurements beyond the standard L-Aeq. An iOS app was created using Machine Learning (ML) and Augmented Reality (AR) in conjunction with the Sennheiser AMBEO Smart Headset in order to test this. The app returns readings indicating the human, natural and mechanical sound content of the local acoustic scene, and implements four virtual sound objects which the user can place in the scene to observe their effect on the readings. Testing at various types of urban locations indicates that the app returns meaningful ratings for natural and mechanical sound, though the pattern of variation in the ratings for human sound is less clear. Adding the virtual objects largely has no significant effect aside from the car object, which significantly increases mechanical ratings. Results indicate that using ML to provide meaningful on-location sound monitoring is feasible, though the performance of the app developed could be improved given additional calibration. (C) 2019 The Authors. Published by Elsevier Ltd.
机译：本文报告了一项研究，以评估创建直观环境声音监测系统的可行性，这些系统可以使用在位置和返回超出标准L-AEQ之外的有意义的测量。使用机器学习（ML）和增强现实（AR）与Sennheiser Ambeo智能耳机一起创建IOS应用程序，以便测试这一点。该应用返回指示局部声场的人，自然和机械声谱的读数，并实现用户可以放置在场景中的四个虚拟声音对象，以观察它们对读数的影响。各种类型的城市地点测试表明该应用返回自然和机械声音的有意义的评级，尽管人类声音评级的变化模式不太清晰。添加虚拟物体在很大程度上没有显着影响汽车对象，这显着增加了机械额定值。结果表明，使用ML提供有意义的内置声音监测是可行的，尽管可以改善应用程序的性能，但可以提高额外的校准。 （c）2019年作者。 elsevier有限公司出版

著录项

  • 来源
    《Applied Acoustics》 |2020年第2期|107041.1-107041.8|共8页
  • 作者

    Green Marc; Murphy Damian;

  • 作者单位

    Univ York Dept Elect Engn AudioLab Genesis 6 York YO10 5DQ N Yorkshire England;

    Univ York Dept Elect Engn AudioLab Genesis 6 York YO10 5DQ N Yorkshire England;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号