Schallanalyse
Schall ist Daten. Behandle ihn als solche.
Jede Umgebung produziert eine kontinuierliche Klanglandschaft: Maschinen, Stimmen, Verkehr, Signale, anomale Geräusche. In den meisten Fällen wird dieser Fluss ignoriert — oder höchstens von jemandem gehört. Wir analysieren ihn mit KI-Modellen, automatisch, skalierbar und in Echtzeit.
Von der Quellenidentifizierung bis zur Schallereikennungsklassifizierung, von der Anomalieerkennung bis zum Umweltmonitoring: Wir bauen Audiovera-rbeitungspipelines, die auf die spezifische Domäne ausgelegt sind.
Probleme, die wir lösen
Blockiertes Wissen, kritische Abhängigkeiten und Ineffizienzen, die das Wachstum bremsen
Nicht skalierbares manuelles Audio-Monitoring
Umgebungen, Anlagen oder öffentliche Räume mit Personal, das dem Zuhören gewidmet ist, zu überwachen skaliert nicht.
Nicht rechtzeitig erkannte Schallanomalien
Ein außernormales Geräusch enthält wertvolle Informationen. Es zu verpassen bedeutet, die Möglichkeit zu verlieren, einzugreifen.
Schwer zu unterscheidende Schallquellen
In komplexen Umgebungen überlagern sich mehrere Quellen. Das relevante Signal vom Hintergrundrauschen zu trennen erfordert spezifische Modelle.
Compliance bei Lärm- und Störungspegeln
Die Einhaltung von Schallemissionsgrenzwerten zu überwachen erfordert kontinuierliche, dokumentierte und nachverfolgbare Messungen.
Anwendungsfälle
Echte Projekte, messbare Ergebnisse
Wir entwickelten ein Mehrquellen-Audioanalysesystem zur Überwachung von Störungspegeln in städtisch…
Öffentliche Verwaltung — Überwachung städtischer akustischer Störungen
Wir entwickelten ein Mehrquellen-Audioanalysesystem zur Überwachung von Störungspegeln in städtischen Umgebungen. Das System erfasst Audio von mehreren Punkten gleichzeitig, identifiziert den Ursprung erkannter Geräusche und klassifiziert Ereignisse nach Typ und Intensität.
Automatische Klassifizierung von Schallereignissen in komplexen Umgebungen: Erkennung wiederkehrend…
Verhaltens- und Umweltanalyse aus Audio
Automatische Klassifizierung von Schallereignissen in komplexen Umgebungen: Erkennung wiederkehrender Muster, Erkennung von Anomalien gegenüber der Baseline, Identifizierung spezifischer Quellen bei Vorhandensein von Hintergrundrauschen.
Technologie-Ecke
Die Architektur und Technologien, die den Unterschied machen
Unsere Projekte stützen sich nicht auf vorgefertigte Lösungen. Jedes System wird auf der richtigen Architektur für das spezifische Problem aufgebaut — und die Technologiewahl macht den Unterschied zwischen einem Tool, das in der Demo funktioniert, und einem, das in der Produktion standhält.
Erfassung, Vorverarbeitung und Modelle
- ✓ Erfassungspipeline aus mehreren QuellenMikrofone, Arrays, Umweltsensoren
- ✓ Klassifizierung von Schallereignissen mit CNN auf Spektrogrammen
- ✓ Schallquellentrennungzur Isolation von Quellen in Umgebungen mit überlappenden Signalen
Architektur und Georeferenzierung
- ✓ Für Echtzeitverarbeitung optimierte Architekturenmit niedriger Latenz
- ✓ Edge-Infrastruktur-Deploymentfür Vor-Ort-Analyse ohne Cloud-Konnektivitätsabhängigkeit
- ✓ Triangulation und räumliche Lokalisierunggeoreferenzierter Output für die GIS-Systemintegration
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