Akustisk signaturanalyse / mønstergjenkjenning brukes for å kategorisere, klassifisere og karakterisere kilder, objekter, eller lyd/støy-hendelser.
I det daglige gjør vi dette automatisk uten å tenke over det; hører vi et tog komme, vet vi umiddelbart at dette ikke er en hund eller en bil, og vi klarer til og med å avgjøre om det nærmer seg eller forsvinner. Ørets oppfattelse av lyden, sammen med opplæring gjør oss til gode mønstergjenkjennere i mange situasjoner.
Denne egenskapen prøver vi å automatisere, ved å lage systemer som analyserer akustiske signaler. Signalet kan være generert av systemet selv, enten ved å sende ut lyd eller ved å banke på/eksitere objektet, eller det kan være generert av kilden vi vil kategorisere. Kilden kan eksempelvis være en bil, et menneske, eller noe annet som generer både hørbar, og ikke-hørbar lyd. Ved å analysere signalet med hensyn på tid og frekvens, for deretter å trekke ut viktige akustiske parametre kan man trene opp et system til å kjenne igjen spesielle lyder (signaler) eller egenskaper.
Ved SINTEF IKT jobber vi med denne problemstillingen mot en rekke anvendelser.
Innenfor helse jobber vi med å lage et støttesystem for legene, der målet er å lokalisere snorkemekanismen hos den enkelte pasient. Hensikten er å effektivisere diagnostikken.
For veietaten har vi utviklet systemer som skiller biler med piggdekk fra biler uten. Dette gjør det mulig å finne fordelingen mellom piggdekk, og ikke-piggdekk.
For Nordan har vi utviklet kriterier og spesifikasjon av et sensorsystem som skal detektere innbrudd, og som er så avansert at det skiller mellom vennlig berøring av vinduet (eksempelvis ballkasting, lett banking), og ikke-vennlig berøring (knusing, skjæring, ta-ut)
Kontaktperson:
Tone Berg
Tlf.: 73 59 20 22
