Wie funktioniert NoiseTag innerhalb von NorCloud?
NoiseTag ist nahtlos in die NorCloud integriert und arbeitet direkt mit eingehenden Geräuschereignissen. Sobald NoiseTag für ein Projekt aktiviert ist, analysiert es erkannte Audioereignisse und ordnet sie vordefinierten Kategorien zu.
Die Einrichtung dauert nur wenige Minuten. NoiseTag arbeitet vollständig innerhalb des NorCloud-Workflows und nutzt vorhandene Messdaten sowie Tonaufzeichnungen. Es ist keine zusätzliche Hardware erforderlich.
Trainierbares KI-Modell
Das projektspezifische Anlernen erfolgt mithilfe repräsentativer Audio-Samples, die vom Benutzer ausgewählt und den entsprechenden Kategorien zugewiesen werden. In der Praxis reicht bereits eine geringe Anzahl von Samples aus, um eine zuverlässige Klassifizierung zu erreichen, auch wenn bei Bedarf zusätzliche Samples einbezogen werden können. Dieses projektbasierte Training ermöglicht es NoiseTag, sich schnell an die spezifischen akustischen Bedingungen jedes Standorts anzupassen. Im Gegensatz zu generischen vortrainierten Modellen basiert die Klassifizierung auf Geräuschen, die tatsächlich im Projekt auftreten. Dadurch wird sichergestellt, dass die Ergebnisse die lokalen Bedingungen, Betriebsabläufe und Quelleneigenschaften realistisch widerspiegeln.
NoiseTag kann jederzeit während eines Projekts neu trainiert werden, um Änderungen an den Kategorien oder den Klassifizierungskriterien zu berücksichtigen. Durch das erneute Training kann sich das Modell anpassen, wenn zusätzliche Aktivitätstypen bzw. Geräuscharten eingeführt werden oder eine feinere Quellenkategorisierung erforderlich ist. Dadurch bleibt die Klassifizierung während langfristiger Überwachungsprojekte stets relevant und präzise.
KI-Quellenerkennung
Umweltgeräuschmessungen enthalten nur selten ausschließlich die von der zu beurteilenden Quelle abgestrahlten Geräusche. Verkehr, nahegelegene Industriebetriebe, wetterbedingte Geräusche und andere Quellen werden häufig zusammen mit dem Zielgeräusch erfasst.
Die Identifikation, welche Geräuschereignisse von der zu beurteilenden Anlage stammen, und welche nicht, ist einer der zeitaufwendigsten und subjektivsten Teile der Lärmimmissionsmessung, insbesondere bei Langzeit- oder unbeaufsichtigten Messprojekten (Lärmmonitorng).
NoiseTag löst diese Herausforderung, indem es Geräuschquellen bereits während der Messung automatisch klassifiziert. In NorCloud integriert, identifiziert NoiseTag, welche Ereignisse relevant sind und welche nicht. Irrelevante Geräusche – also solche, die nicht von der zu beurteilenden Anlage stammen – können dadurch automatisch von der Analyse ausgeschlossen werden. Durch die Verringerung des manuellen Prüfaufwands verkürzt NoiseTag die Analysezeit drastisch und verbessert die Konsistenz und Genauigkeit der Ergebnisse.
Wie werden Aktivitäts- und Nicht-Aktivitätsgeräusche definiert?
NoiseTag basiert auf benutzerdefinierten Kategorien, die sich auf die für die Analyse relevanten Geräuschquellen konzentrieren. Alle definierten Kategorien gelten standardmäßig als Teil der Aktivität (der zu beurteilenden Anlage), mit Ausnahme derjenigen, die vom Benutzer ausdrücklich als Nicht-Aktivität gekennzeichnet werden.
Geräuschquellen, die nicht trainiert oder nicht explizit kategorisiert wurden, werden als unbekannt behandelt. Konzeptionell gelten unbekannte Ereignisse als Teil der Aktivität. Dieser Ansatz vermeidet die Notwendigkeit, jedes mögliche Geräusch zu klassifizieren. Und darüber hinaus ermöglicht es der Analyse, sich darauf zu konzentrieren, nur jene Quellen auszuschließen, von denen bekannt ist, dass sie die Ergebnisse beeinflussen und dass sie nicht zur untersuchten Aktivität gehören.
Falls eine detailliertere Klassifizierung erforderlich ist, können bei Bedarf zusätzliche Quellenkategorien eingeführt und trainiert werden. Dieser Detailgrad ist jedoch optional und projektabhängig.
Wie zuverlässig sind die Klassifizierungen?
Jedes klassifizierte Geräuschereignis wird mit einer farbcodierten Vertrauensbewertung sowie einem Prozentwert dargestellt. Diese Indikatoren zeigen, wie sicher das Modell bei der jeweiligen Klassifizierung ist.
Ereignisse mit geringer Vertrauensbewertung oder Ereignisse, die zu keinem der trainierten Kategorien passen, können als unbekannt gekennzeichnet werden. Unbekannte Ereignisse gelten standardmäßig als Teil der Aktivität und erfordern keine unmittelbare Aktion, es sei denn, der Benutzer entscheidet sich, die Kategorien / Quellen-Labels weiter zu verfeinern.
Die Vertrauensbewertungen helfen zu entscheiden, wann eine manuelle Überprüfung sinnvoll ist. Und sie sorgen für Transparenz darüber, wie die Klassifizierungsergebnisse zustande kommen.
Teilgeräuschanalyse und ausschließlich aktivitätsbezogene Geräuschpegel
NoiseTag ermöglicht es NorCloud, Teilgeräuschpegel zu berechnen, indem Anteile, die nicht zur „Aktivität“ gehören, ausgeschlossen werden. Abhängig von den Projektanforderungen können diese Anteile vollständig entfernt, durch einen repräsentativen Hintergrundpegel ersetzt oder mithilfe von perzentilbasierten Ansätzen berücksichtigt werden. So kann jeweils die am besten geeignete Methode angewendet werden.
Automatisch bereinigter Messbericht
Alle NoiseTag-Klassifizierungen und Teilgeräuschpegel stehen direkt in den Messberichten zur Verfügung. Die bereinigten Ergebnisse können direkt in die Messberichtsvorlagen geschrieben oder in mehreren Formaten exportiert werden, um eine individuelle Dokumentation zu erstellen.
Audioclips, Ereignislisten und Metadaten sind innerhalb von NorCloud jederzeit zugänglich und die Messdaten werden automatisch bereitgestellt und im Rahmen des normalen Überwachungs-Workflows auf die Plattform hochgeladen.
NoiseTag
Software KI-Quellenerkennung
Software Cloud (Webportal)
Lärmmessstation
Richtungserkennung
Messanhänger