未来汽车的识别车外噪音系统
德国弗劳恩霍夫数字媒体技术研究所的研究人员为未来汽车研发了识别车外噪音系统，让车辆具备听觉能力。
盖世汽车讯 现代汽车已经配备了一系列复杂的系统，如远程控制停车、车道偏离自动警报以及识别驾驶员是否昏睡等。未来，自动驾驶汽车还会拥有听觉能力。据外媒报道，德国奥尔登堡弗劳恩霍夫数字媒体技术研究所（fraunhofer institute for digital media technology，idmt）的研究人员研发了一个能够识别警报声等外部噪音的原型系统。
（图片来源：idmt）
为减少驾驶员的负担，现代汽车都配备了各种高级驾驶辅助系统，自动泊车和盲点监测等功能会利用摄像头、雷达和激光雷达技术，探测车辆附近的障碍物，即为车辆提供了最基本的视觉能力。不过，此类汽车还不具备听觉能力。未来，能够捕捉和识别外部噪音的系统以及智能雷达和摄像头传感器，将在让自动驾驶汽车上路方面发挥关键作用。德国idmt研究所的人员就正在研发基于人工智能（ai）的系统，可以识别单个声学事件，最终让车辆具备听觉能力。
idmt研究所声学事件识别小组负责人danilo hollosi表示：“尽管此类应用潜力巨大，但是目前还没有自动驾驶汽车配备能够识别外部声音的系统。例如，此类系统能够立即识别靠近的紧急车辆的警报车，然后自动驾驶车辆就会知道需要移到道路的一边，为救援服务让出通道。”在许多其他情境下，例如，当自动驾驶汽车驶近行人区或儿童玩耍的住宅区道路，或者识别车辆缺陷或轮胎上有钉子等危险情况时，声学预警系统也可以发挥重要作用。此外，此类系统还可用于监控车辆的状况，甚至可以兼作配备了语音识别技术的紧急电话。
用基于ai的算法分析声音
研发具备听觉能力的汽车带来了很多挑战。不过，idmt研究所的人员具备汽车工程领域的项目经验以及大量的跨学科专业知识。研究的重点领域包括基于最佳传感器定位捕捉信号、信号预处理、信号增强和背景噪音印制。首先，该系统经过训练，利用机器学习法（利用idmt研究所的声学库编译而来），能够识别每个相关声音事件的声学特征。此外，idmt研究所还自己编写了波束形成算法，让汽车能够自动定位正驶近的紧急车辆的警报声等移动声源。此外，该研究所还自己编写了基于ai的算法，用来让该系统能够区分特定的噪音和其他背景噪音。现在，弗劳恩霍夫研究所已经与业界伙伴打造了初步原型系统，在未来五年内，该系统应该足够成熟，以推向市场。
该声学传感器系统包括麦克风、控制单元和软件。安装在防护罩中的麦克风安装在车辆外部，用于捕捉空气中的噪音。传感器会将此类音频数据传输至一个特殊的控制单元，然后控制单元将其转换成相关的元数据。在安全应用、护理行业和消费品等其他应用领域，此类原始音频数据会直接由智能传感器转换成元数据。
将基于计算机的识别声音事件的系统改进，还可以用于其他领域和市场，如工业制造中的质量控制领域。在该场景中，由智能电池驱动的声学传感器可以用于处理工厂和机器的音频信号，此类信息经过无线网络发送至处理器。在此基础上，有可能可以确定制造厂的状况，预先防止任何可能出现的损害。该系统还可应用于自动语音识别系统，让技术人员能够无需文件，就可进行涡轮机维护等工作。
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盖世汽车讯 现代汽车已经配备了一系列复杂的系统，如远程控制停车、车道偏离自动警报以及识别驾驶员是否昏睡等。未来，自动驾驶汽车还会拥有听觉能力。据外媒报道，德国奥尔登堡弗劳恩霍夫数字媒体技术研究所（fraunhofer institute for digital media technology，idmt）的研究人员研发了一个能够识别警报声等外部噪音的原型系统。
（图片来源：idmt）
为减少驾驶员的负担，现代汽车都配备了各种高级驾驶辅助系统，自动泊车和盲点监测等功能会利用摄像头、雷达和激光雷达技术，探测车辆附近的障碍物，即为车辆提供了最基本的视觉能力。不过，此类汽车还不具备听觉能力。未来，能够捕捉和识别外部噪音的系统以及智能雷达和摄像头传感器，将在让自动驾驶汽车上路方面发挥关键作用。德国idmt研究所的人员就正在研发基于人工智能（ai）的系统，可以识别单个声学事件，最终让车辆具备听觉能力。
idmt研究所声学事件识别小组负责人danilo hollosi表示：“尽管此类应用潜力巨大，但是目前还没有自动驾驶汽车配备能够识别外部声音的系统。例如，此类系统能够立即识别靠近的紧急车辆的警报车，然后自动驾驶车辆就会知道需要移到道路的一边，为救援服务让出通道。”在许多其他情境下，例如，当自动驾驶汽车驶近行人区或儿童玩耍的住宅区道路，或者识别车辆缺陷或轮胎上有钉子等危险情况时，声学预警系统也可以发挥重要作用。此外，此类系统还可用于监控车辆的状况，甚至可以兼作配备了语音识别技术的紧急电话。
用基于ai的算法分析声音
研发具备听觉能力的汽车带来了很多挑战。不过，idmt研究所的人员具备汽车工程领域的项目经验以及大量的跨学科专业知识。研究的重点领域包括基于最佳传感器定位捕捉信号、信号预处理、信号增强和背景噪音印制。首先，该系统经过训练，利用机器学习法（利用idmt研究所的声学库编译而来），能够识别每个相关声音事件的声学特征。此外，idmt研究所还自己编写了波束形成算法，让汽车能够自动定位正驶近的紧急车辆的警报声等移动声源。此外，该研究所还自己编写了基于ai的算法，用来让该系统能够区分特定的噪音和其他背景噪音。现在，弗劳恩霍夫研究所已经与业界伙伴打造了初步原型系统，在未来五年内，该系统应该足够成熟，以推向市场。
该声学传感器系统包括麦克风、控制单元和软件。安装在防护罩中的麦克风安装在车辆外部，用于捕捉空气中的噪音。传感器会将此类音频数据传输至一个特殊的控制单元，然后控制单元将其转换成相关的元数据。在安全应用、护理行业和消费品等其他应用领域，此类原始音频数据会直接由智能传感器转换成元数据。
将基于计算机的识别声音事件的系统改进，还可以用于其他领域和市场，如工业制造中的质量控制领域。在该场景中，由智能电池驱动的声学传感器可以用于处理工厂和机器的音频信号，此类信息经过无线网络发送至处理器。在此基础上，有可能可以确定制造厂的状况，预先防止任何可能出现的损害。该系统还可应用于自动语音识别系统，让技术人员能够无需文件，就可进行涡轮机维护等工作。
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