Classification of Traffic-Related Sounds Using Auditory Models and Convolutional Neural Networks

Abstract

Çalışma, kentsel alanlarda gürültü kirliliğini azaltmak için otoyollardaki akustik olayların kaynaklarını belirlemek için yeni bir yaklaşım önermektedir. Önerilen yöntem, insan kulağının özelliklerine göre modellenen logaritmik ölçekte hız haritası özelliklerini kullanır ve spektral enerjinin yoğunlaştığı bölgelere odaklanmak için bir eşik işlevi içerir. Önerilen modelde dört farklı iç tüy hücresi yöntemi karşılaştırıldı ve Joergensen IHC yöntemi diğer modellere göre sınıflandırma performansında önemli bir gelişme sağladı. Önerilen model, önceki çalışmalara kıyasla F-skoru değerinde yaklaşık %10'luk bir iyileşme sağlamıştır. Genel olarak, bu çalışma, makine öğrenimi teknikleri ve işitsel modeller kullanarak akustik trafik izlemeye umut verici bir yaklaşım sunmaktadır.