हनवा विजन एसपीएस-ए100एम एआई ध्वनि वर्गीकरण और ध्वनि दिशा पहचान

परिचय

अदृश्य खतरों के बीच ध्वनि अक्सर एक अनदेखा, लेकिन शक्तिशाली निगरानी उपकरण होती है। जहाँ पारंपरिक वीडियो निगरानी प्रणालियाँ दृश्य रूप से घटनाओं को पकड़ने पर केंद्रित रही हैं, वहीं आज का सुरक्षा परिवेश न केवल ध्वनि घटनाओं के प्रकारों, बल्कि उनके सटीक स्रोतों को भी पहचानने के लिए विकसित हुआ है। जैसे-जैसे सार्वजनिक सुरक्षा और संपत्ति संरक्षण की सीमाएँ विस्तृत होती जा रही हैं, ऑडियो विश्लेषण तकनीक अपराध रोकथाम और त्वरित घटना प्रतिक्रिया में साधारण सहायता से आगे बढ़कर योगदान देने की क्षमता रखती है।
इस संदर्भ में, हनवा विज़न की गहन शिक्षण-आधारित ध्वनि वर्गीकरण तकनीक ऐसे बुद्धिमान कार्य प्रदान करती है जो विशिष्ट ध्वनि घटनाओं—जैसे पूर्व-प्रशिक्षित चीखें और कांच टूटने—को सटीक रूप से पहचानकर तत्काल अलर्ट ट्रिगर करते हैं। इसके अलावा, ध्वनि दिशा संसूचन तकनीक ध्वनि स्रोत के स्थान की पहचान करती है, जिससे न केवल 'ध्वनि क्या है', बल्कि 'ध्वनि कहाँ से उत्पन्न हुई' के बारे में भी निर्णायक जानकारी मिलती है। ये दोनों तकनीकें एकीकृत स्थितिजन्य जागरूकता क्षमताओं को अधिकतम करने के लिए सहक्रियात्मक रूप से काम करती हैं, जो अगली पीढ़ी की सुरक्षा प्रणालियों के लिए एक नया मानक स्थापित करती हैं।
यह श्वेत पत्र इन प्रौद्योगिकियों पर गहनता से विचार करता है तथा विविध वातावरणों में इष्टतम कार्यान्वयन और उपयोग के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान करता है।

एआई-आधारित ऑडियो विश्लेषण तकनीक

1. ध्वनि वर्गीकरण
   हनवा विज़न की ध्वनि वर्गीकरण तकनीक एक प्रमुख गहन शिक्षण मॉडल: कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) पर आधारित है। यह तकनीक अमूर्त ध्वनि सूचना को एक दृश्य रूप में परिवर्तित करके शुरू होती है जिसे स्पेक्ट्रोग्राम1 कहा जाता है।
   स्पेक्ट्रोग्राम एक ध्वनिक "फिंगरप्रिंट" की तरह काम करता है, जो किसी विशिष्ट ध्वनि के विशिष्ट पैटर्न को स्पष्ट रूप से प्रदर्शित करता है। सीएनएन इन स्पेक्ट्रोग्राम छवियों में सूक्ष्म ध्वनिक विशेषताओं और पैटर्न को स्वचालित रूप से सीखने और पहचानने में माहिर है, जिन्हें मानव कान के लिए पहचानना अक्सर मुश्किल होता है। यह प्रक्रिया चीखने, शीशे टूटने, कार के हॉर्न बजने और टायर फिसलने सहित कई तरह की ध्वनि घटनाओं की सटीक पहचान और वर्गीकरण को सक्षम बनाती है।
   एक बार ध्वनि का पता लगने और उसे वर्गीकृत करने के बाद, सिस्टम स्वचालित रूप से ऑडियो स्ट्रीम से डेटा निकाल लेता है। चूँकि ऑडियो डेटा पहले से ही पूर्व-संसाधित होता है औरampएलईडी, वर्गीकृत ध्वनि फिर एक ऑडियो क्लिप के रूप में उत्पन्न होती है file, आसान डाउनलोड और पुनः के लिए मेटाडेटा के साथ पूरा करेंview.
   यह तकनीक चुनिंदा हनव्हा विजन उत्पादों पर उपलब्ध है।
2. ध्वनि दिशा का पता लगाना
   हनवा विज़न की ध्वनि दिशा संसूचन तकनीक, किसी निर्दिष्ट ध्वनि घटना की दिशा की पहचान करके और उपयोगकर्ताओं को सूचित करके त्वरित प्रतिक्रिया प्रदान करती है। यह तकनीक आगमन के समय के अंतर को मापकर इस दिशा का निर्धारण करती है।
   ध्वनि संकेत का (TDoA) तब प्रदर्शित होता है जब वह भौतिक रूप से अलग-अलग कई माइक्रोफोनों तक पहुंचता है।
   TDoA एल्गोरिथम ध्वनि को प्रत्येक माइक्रोफ़ोन तक पहुँचने में लगने वाले समय में कलांतर का विश्लेषण करके काम करता है, जिससे स्रोत से वास्तविक दूरी का अनुमान लगाया जा सकता है। इस जानकारी का उपयोग ध्वनि स्रोत के कोण की गणना करने के लिए किया जाता है। जैसा कि चित्र 1 में दर्शाया गया है, एक वृत्ताकार रूप में व्यवस्थित माइक्रोफ़ोन (MIC1, MIC2, MIC3, MIC4) वाला एक बहु-माइक्रोफ़ोन सिस्टम ध्वनि स्रोत और प्रत्येक माइक्रोफ़ोन के बीच की दूरी के अंतर (d1, d2, d3, d4) का निर्धारण कर सकता है। इन दूरी के अंतरों के आधार पर आगमन के समय के अंतर की गणना करना TDoA एल्गोरिथम का मूल है।

चित्र 2 दो माइक्रोफ़ोन (भूरे और नीले तरंगरूप) पर ध्वनि संकेत के आगमन में समय के अंतर (τij) को दृश्य रूप से दर्शाता है। इन आगमन समय के अंतरों को सटीक रूप से मापकर, सिस्टम ध्वनि स्रोत की दिशा का सटीक त्रिभुजन कर सकता है।

ध्वनि दिशा पता लगाने की प्रक्रिया को चार मुख्य चरणों में विभाजित किया गया है:

1. सिग्नल संग्रहण: एक साथ कई माइक्रोफोनों के माध्यम से ध्वनि सिग्नल एकत्रित करें।
2. सिग्नल प्रोसेसिंग: एक विशेष एल्गोरिदम का उपयोग करके एकत्रित सिग्नल का विश्लेषण करें।
3. दिशा अनुमान: संसाधित सिग्नल के आधार पर ध्वनि की दिशा का अनुमान लगाएं।
4. परिणाम आउटपुट: अंतिम ज्ञात दिशा को दिशा कोण के रूप में प्रदर्शित करें।

यह तकनीक हनव्हा विजन उत्पादों पर उपलब्ध है जो एकाधिक माइक्रोफोनों का समर्थन करते हैं, जैसे ऑडियो बीकन (एसपीएस-ए100एम) और कुछ वाइजनेट 9 एसओसी से सुसज्जित कैमरे।

स्थापना और पर्यावरण: इष्टतम प्रदर्शन के लिए एक मार्गदर्शिका

हनवा विज़न के एआई ऑडियो समाधान की प्रभावशीलता इसके इंस्टॉलेशन वातावरण से गहराई से जुड़ी हुई है। निम्नलिखित बिंदुओं पर गंभीरता से विचार करके, आप सिस्टम की क्षमता को अधिकतम कर सकते हैं और स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित कर सकते हैं।

इष्टतम स्थापना स्थान का चयन
विश्वसनीय ध्वनि वर्गीकरण और दिशा संसूचन प्रदर्शन के लिए, निम्नलिखित शर्तें अनुशंसित हैं:
ध्वनि वर्गीकरण: यह प्रणाली सबसे विश्वसनीय रूप से तब काम करती है जब उत्पाद और ध्वनि स्रोत के बीच की दूरी कम से कम 2 मीटर हो। यह दूरी ध्वनि स्रोत की ऊँचाई पर आधारित होती है। यदि दूरी बहुत कम (2 मीटर के भीतर) हो, तो ताली जैसी कम आवाज़ भी अत्यधिक तेज़ हो सकती है, जिससे गलत सकारात्मक परिणाम हो सकते हैं। घर के अंदर छत लगाना ध्वनि वर्गीकरण के लिए एक आदर्श तरीका है क्योंकि यह ध्वनिक परावर्तन को कम करता है और एक विस्तृत क्षेत्र में एक समान ध्वनि पहचान की अनुमति देता है।

ध्वनि दिशा संसूचन: सटीक दिशा संसूचन के लिए, कम से कम 6.0 मीटर चौड़ा और 6.0 मीटर लंबा स्थान अनुशंसित है। इससे ध्वनि परावर्तन और प्रतिध्वनि का प्रभाव कम होता है और कई माइक्रोफ़ोन के बीच सिग्नल विश्लेषण के लिए पर्याप्त स्थान सुनिश्चित होता है।

उचित दूरी और आपतन कोण बनाए रखना: घटना ध्वनि स्रोत और उत्पाद के बीच की दूरी और कोण, पहचान की सटीकता के लिए महत्वपूर्ण हैं। यदि घटना ध्वनि का आपतन कोण बहुत बड़ा (20 ∘ से अधिक) है या दूरी बहुत कम है, तो पहचान की सटीकता कम हो सकती है। नीचे दी गई तालिका उत्पाद की स्थापना ऊँचाई के आधार पर अनुशंसित न्यूनतम दूरियाँ प्रदान करती है।

उत्पाद स्थापना ऊंचाई	न्यूनतम दिशा संसूचन दूरी
2.3 मिनट	≥ 2.2मी
2.5 मिनट	≥ 2.7मी
2.7 मिनट	≥ 3.3मी
2.9 मिनट	≥ 3.8मी
3.1 मिनट	≥ 4.4मी
3.3 मिनट	≥ 4.9मी
3.5 मिनट	≥ 5.5मी
3.8 मिनट	≥ 6.3मी
4m	≥ 6.9मी
5m	≥ 9.6मी

स्पष्ट ध्वनि पथ सुनिश्चित करना: ध्वनि स्रोत और उत्पाद के बीच दीवारें, काँच या मोटे पर्दे जैसी भौतिक बाधाएँ सिग्नल को कमज़ोर या विकृत कर सकती हैं। अधिकतम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए, ध्वनि के लिए एक स्पष्ट, सीधा पथ सुनिश्चित करें।

प्रभावी ध्वनि पहचान और वर्गीकरण के लिए पर्यावरण विश्लेषण
सटीक ध्वनि पहचान और वर्गीकरण के लिए, निम्नलिखित ध्वनिक स्थितियों और आसपास के पर्यावरणीय कारकों पर विचार करें।

ध्वनि प्रकार	डीबी थ्रेशोल्ड	अनुमानित दूरी
चिल्ला	>70डीबी	2मी~20मी
शीशा टूटना, कार के हॉर्न बजना, टायर फिसलना	>80डीबी	2मी~16मी

उदाहरणार्थampउदाहरण के लिए, चीखने की आवाज़ का सटीक वर्गीकरण और दिशा-निर्देशन तभी किया जा सकता है जब उसकी मात्रा 70dB से अधिक हो। घटना की ध्वनि की मात्रा आसपास के पृष्ठभूमि शोर से भी काफ़ी तेज़ होनी चाहिए (अनुशंसित: कम से कम 30dB ज़्यादा)। सटीक मापन और वर्गीकरण के लिए, पृष्ठभूमि शोर आदर्श रूप से 60dB से अधिक नहीं होना चाहिए, जिससे घटना और परिवेशी शोर के बीच स्पष्ट अंतर सुनिश्चित होता है।
चूंकि परिवेशीय शोर प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है, इसलिए पहले से निम्नलिखित का विश्लेषण करना अच्छा अभ्यास है:

• बाहरी वातावरण: प्राकृतिक शोर (हवा, बारिश, गड़गड़ाहट) और कृत्रिम ध्वनियों (यातायात, टक्कर, कार के झटके) के प्रति सचेत रहें। अप्रत्याशित वातावरण में, गहन विश्लेषण आपको सर्वोत्तम स्थापना स्थान चुनने में मदद कर सकता है।
• आंतरिक वातावरण: ध्वनि परावर्तन और प्रतिध्वनियाँ सामग्री (दीवारें, छतें, फर्श) और कमरे के आकार के आधार पर महत्वपूर्ण हो सकती हैं। किसी लक्षित घटना जैसी ध्वनियाँ, जैसे गुब्बारा फूटना या भारी डिब्बा गिरना, प्रतिध्वनि पैदा कर सकती हैं जिससे गलत अलार्म बज सकते हैं। स्थापना में आंतरिक स्थान के ध्वनिक गुणों का ध्यान रखना चाहिए।

ध्वनि वर्गीकरण dB सीमाएँ कॉन्फ़िगर करना
ध्वनि वर्गीकरण फ़ंक्शन को अनुकूलित करने के लिए, आप अपने विशिष्ट वातावरण के अनुरूप dB सीमा को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।

• शोर भरे वातावरण में, झूठे अलार्म को कम करने के लिए सीमा को ऊंचा रखें।
• शांत वातावरण में, जहां घटनाएं सूक्ष्म होती हैं, महत्वपूर्ण अलर्टों को चूकने से बचने के लिए सीमा को कम रखें।
• औसत पृष्ठभूमि शोर dB की जांच करने के बाद, उस औसत से कम से कम 55dB अधिक सीमा निर्धारित करने की अनुशंसा की जाती है।

जैसा कि चित्र 6 में दिखाया गया है, dB सीमा को स्लाइडर या संख्या इनपुट फ़ील्ड का उपयोग करके सहज रूप से समायोजित किया जा सकता है, जो वास्तविक समय की पहचान संवेदनशीलता को सीधे प्रभावित करता है। ग्राफ़ समय के साथ ध्वनि dB में परिवर्तन (काली रेखा) और कॉन्फ़िगर की गई सीमा (धूसर रेखा) को दृश्य रूप से दर्शाता है, जिससे यह देखना आसान हो जाता है कि कोई ध्वनि घटना (नारंगी शिखर) सीमा से कब अधिक हो जाती है।

ध्वनि दिशा अंशांकन और सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन
हनव्हा विजन उत्पाद घटनाओं को ऑडियो क्लिप के रूप में उपलब्ध कराते हैं, जिसमें ध्वनि वर्गीकरण और दिशा पहचान परिणाम दोनों शामिल होते हैं।

जैसा कि चित्र 7 में दिखाया गया है, ध्वनि वर्गीकरण परिणाम नीचे एक सहज ज्ञान युक्त चिह्न के साथ ध्वनि दिशा पहचान परिणाम के साथ प्रदर्शित होता है। 'दिशा (N+301.8∘)' का अर्थ है कि ध्वनि स्रोत उत्तर (N) से दक्षिणावर्त 301.8∘ की दिशा में स्थित है।
साथ में दिया गया 'विश्वास (0.74)' मान 74% आत्मविश्वास स्तर दर्शाता है। ध्वनि दाब स्तर (52dB) के साथ यह, उपयोगकर्ताओं को स्थिति का सटीक आकलन करने और तुरंत प्रतिक्रिया देने में मदद करता है।
सिस्टम की ध्वनि दिशा की जानकारी समय के साथ या स्थापना के कारण वास्तविक उत्तर दिशा से विचलित हो सकती है। चूँकि सटीक दिशा की जानकारी आवश्यक है, इसलिए आवश्यकतानुसार उत्तर संदर्भ बिंदु को कैलिब्रेट करना महत्वपूर्ण है। यह तीन तरीकों में से किसी एक का उपयोग करके किया जा सकता है:

1. उत्पाद को सही उत्तर दिशा में स्थापित करें जैसा कि कम्पास द्वारा दर्शाया गया है।
2. उत्पाद मेनू में, [सिस्टम] > [उत्पाद जानकारी] > [माउंटिंग मोड] पर जाएं और कंपास उत्तर से कैमरे के संदर्भ बिंदु तक दक्षिणावर्त मापा गया कोण सीधे दर्ज करें।
3. अधिक सुविधाजनक और सटीक प्रारंभिक सेटअप के लिए वाइजनेट इंस्टॉलेशन टूल में शामिल कंपास सुविधा का उपयोग करें।

 जटिल ध्वनिक वातावरण के लिए सुझाव

• जटिल ध्वनिक वातावरण: एक साथ कई ध्वनियों वाले वातावरण में, AI मॉडल उन्हें एक ही ध्वनि के रूप में वर्गीकृत कर सकता है या उनका गलत वर्गीकरण कर सकता है। यह एक स्वाभाविक घटना है; सिस्टम द्वारा प्रदान की गई जानकारी का व्यापक विश्लेषण सटीक स्थितिजन्य जागरूकता सुनिश्चित करने में मदद करेगा।
  सटीक अलार्म के लिए पर्यावरणीय विश्लेषण: ध्वनि वर्गीकरण मॉडल उन ध्वनियों के लिए अलार्म उत्पन्न कर सकता है जो घटना ध्वनियों के समान तो हैं, लेकिन वर्गीकरण श्रेणियों में नहीं आतीं—जैसे धातु की वस्तुओं का घर्षण, जानवरों की आवाज़ें, संगीत वाद्ययंत्र, या अन्य अचानक, शक्तिशाली ध्वनियाँ। मॉडल की इस विशेषता को समझने से आप इन असाधारण ध्वनियों से होने वाले अलार्म का पूर्वानुमान लगा सकते हैं और उसके लिए तैयारी कर सकते हैं, जिससे अनावश्यक भ्रम की स्थिति प्रभावी रूप से कम हो जाती है।

निष्कर्ष

दृश्य अवलोकन की सीमाओं से आगे बढ़कर, हनव्हा विजन का एआई ऑडियो समाधान वास्तव में एक व्यापक पूर्व-चेतावनी प्रणाली बनाता है जो बुद्धिमानी से ध्वनि का विश्लेषण करता है।
यह श्वेत पत्र एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका के रूप में कार्य करता है, जो आपको अपने विशिष्ट वातावरण के लिए प्रौद्योगिकी को क्रियान्वित करने और अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है - प्रारंभिक स्थापना से लेकर सर्वोच्च प्रदर्शन के लिए फाइन-ट्यूनिंग तक।
जैसे-जैसे सुरक्षा चुनौतियां विकसित होती हैं, हनव्हा विजन अपनी ऑडियो विश्लेषण क्षमताओं को आगे बढ़ाने के लिए प्रतिबद्ध है, ताकि किसी भी स्थिति में अधिक स्थिर, कुशल और सक्रिय सुरक्षा अनुभव सुनिश्चित किया जा सके।

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संदर्भ

• उपयोगकर्ता पुस्तिका