网络研讨会
主动聆听-人工智能如何优化噪音限制设施的性能
改善噪音管理及优化噪音管制设施的性能, 工地和环境监测
提高城市化和环境卫生意识, 工人的安全和生物多样性促使公司改善对噪音排放的管理. 运营商需要准确、及时的数据来主动管理健康、安全和生物多样性问题.
作为一个负责任的邻居，并与社区利益相关者保持积极的关系，对于保护您的运营许可证或规划扩展至关重要.
木头noiseAI 识别和分类感兴趣的声音，如工业噪音或动物叫声, 允许用户满足法规要求，提高生产效率，同时保护其社会经营许可证.
由尖端的机器学习技术提供支持, noiseAI可以像人类专家一样，即时、准确地自动完成复杂噪声监测数据的耗时评估.
获得即时和准确的见解
从声学数据
关注与运营相关的问题
安全提高生产率
噪音在哪里有帮助
noiseAI已成功应用于大型工业及环境噪音及声音监测项目, 包括风能, 港口, 建设, 采矿作业, 智能城市和物种监测
环境噪音控制
改变工业场地的环境噪音监测和评估.
环境噪声调查和由人类专家支持的连续噪声监测等传统方法已成为确保工业噪声的规范, 比如从生产设施, 矿山, 港口, 机场, 风力涡轮机或建筑工地保持在允许的范围内.
然而, 测量和分析高分辨率数据流通常需要在速度和精度之间进行权衡.
noiseAI为 社区 能自动侦测新出现的噪音问题吗, 节省大量的体力工作，并能采取主动行动，防止违反限额，并迅速回应投诉.
这项技术可以减少95%的误报, 提高营办商避免或应对实际噪音超标的能力，同时尽量减少对社区的影响, 合规性和生产.
workplace噪音监察
识别和减少生产设施的职业性噪音.
许多行业的工人都暴露在高于职业暴露限值(OEL)的噪音中。, 如果不及时处理，哪些会导致噪音引致的听力损失.
noiseAI为 workplace 能否以清晰、可操作的数据识别噪声源及其对暴露的影响. 集成可穿戴传感器, 该系统可以自动识别噪声危害，实时保护工人.
noiseAI可以进一步测量和预测噪音控制解决方案对噪音暴露的有效性.
对濒危物种进行远程监测
监测偏远栖息地的濒危物种种群.
工业作业对濒危野生动物的影响是经营者迫切关注的问题, 监管机构和社区都一样.
在偏远地区收集和监测动物声音的传统方法可能需要长达四个月的时间来检索和解释数据.
noiseAI为 物种监测 可在任何地点远程工作，并可在24小时内产生高精度的结果, 大大减少工作量，提供及时的见解，以帮助保护濒危物种及其栖息地.
它是如何工作的
noiseAI将高分辨率声学数据转换为可操作的见解.
该技术可以部署在云中的自动分析应用程序中, 当高带宽网络不可用时，在本地或传感器(边缘)的硬件中. 因为noiseAI与传感器和平台无关, 它可以很容易地与您现有的测量和控制系统集成.
你可以在没有风险和成本的情况下实现noiseAI, 包括分析你的网站的历史噪音水平和噪音管理措施.
我们的专业噪音顾问团队可以为您服务 展示noiseAI的价值 根据您的要求，提前并协助您实施最佳的噪音管理解决方案.
noiseAI如何改善您网站的结果
- 根据感觉对声音进行分类, 提供更深入和更及时的洞察，使更大胆的噪音管理行动
- 解锁错过的生产机会, 在保持合规性的同时，避免因假警报和过度保守的削减而受到限制
- 通过消除数据中的“噪音”，减轻了分析负担，使作业者能够专注于管理与生产相关的噪音水平
- 确保噪音评估的一致性，全天候可用
- 支持报告、审计和质量控制的问责制和透明度. 人工智能的表现可以通过定期的基准测试来监督.
- Integrates with existing systems; sensor agnostic and remote-deployable via cloud infrastructure
- Reduces noise management costs; available through a monthly subscription without setup fee
noiseAIFAQs
一般
噪音是什么?
noiseAI是一种人工智能(AI)技术，可以自动对大型声学进行分类 以最少的努力和高精度的数据集. noiseAI的应用包括:
- 在环境监测数据中去除外来噪音及量化工业噪音水平
- 在workplace噪声剂量测量调查中，量化导致工人暴露的源的贡献
- 在被动声学监测数据中识别动物叫声的存在
噪音人工智能是如何工作的?
noiseAI使用机器学习对声学数据进行分类，包括音频和噪声水平数据.
noiseAI是由伍德的主题专家训练的, 谁在监测和量化工业设施的环境和职业噪音以及在被动声学监测数据中识别动物叫声方面具有丰富的经验.
noiseAI有多精确?
noiseAI是用真实世界的数据训练的. 开发定制模型以优化结果并达到尽可能高的准确性. 结合常规性能验证, noiseAI在输出中提供高精度和可信度.
我如何知道noiseAI是否能与我的数据和系统一起工作?
我们致力于了解您的情况，并探索noiseAI如何帮助您.
我们的顾问可以评估您的数据样本，并就您需要的noiseAI的预期准确性和适用性提出建议.
通过上面的联系表格与我们联系以获取更多信息.
noiseAI /社区
noiseAI/社区如何协助管理环境噪音?
noiseAI /社区通过过滤监测数据中的无关噪声，准确识别工业操作的噪声排放, 比如风, 鸟类与交通.
结果显示在web应用程序中, 实时提供清晰、简明的环境噪音对社区的影响评估.
这减少了处理环境噪声监测器发出的噪声警报所花费的时间和精力，同时避免了不必要的生产损失, 帮助维持你在社区内运作的社会执照.
noiseAI /社区是否有助减少管理噪音警报的时间?
工业噪音通常根据噪音条例进行管理, 噪音监测器会在噪音超标时发出警报.
然而, 由于风等因素，这些警报中有很大一部分通常是错误的, 鸟, 或者本地交通. Extraneous noise alerts can make up >95% of all alerts. 由于人员缺乏经验或偏见，手动审查这些警报既耗时又不一致.
noiseAI /社区会自动过滤掉不相关的噪音来源，并评估工业噪音水平, 显著减少需要人工审查的错误警报.
例如, 一家利用噪音监测来调节社区噪音水平的采矿运营商自实施noiseAI/社区以来，警报减少了95%. 这相当于每年减少约2000小时的操作时间 .
noiseAI与我的噪音监察系统兼容吗?
是的, noiseAI与系统无关，可以配置为在许多类型的现有监控系统上运行, 包括Bruel和Kjaer, Svantek和Rion. 请与我们联系，确认您现有的噪音监测器是否兼容.
我可否使用noiseAI /社区来证明符合噪音管制的规定?
是的，noiseAI /社区可以用来证明对监管限制的遵守. 它可以处理大型监测数据集，并放大工业噪声占主导地位的时期，以证明噪声法规的合规性.
noiseAI /动物
噪音/动物群是如何探测动物的?
noiseAI可以检测动物的叫声，并在被动声学监测数据中自动分类动物的叫声. 机器学习模型由Wood的专家进行培训, 使用真实数据, 并进行定制和优化，以达到最高的准确性.
noiseAI /动物可以作为自动化设备到云技术堆栈部署，用于在线监测或大型声学数据集的后处理.
noiseAI /动物如何自动进行声学监测?
noiseAI /动物可以作为一个自动化的设备到云技术堆栈部署，用于在线监控. 该技术依赖于噪声人工智能模型的使用, 哪一种部署在与声学监视器共存的计算单元上. 在监视器上捕获的声学数据使用noiseAI模型自动处理. 感兴趣的分类声音被打上时间戳，并传输到基于云的服务器. 然后将结果显示在交互式仪表板上给用户.
噪音人工智能/动物可以在远程环境中使用吗?
noiseAI技术栈适用于低带宽网络连接, 例如卫星或物联网网络. 这样就可以在蜂窝网络无法到达的地方对动物群进行在线监测.
此外, 该设备设计用于低功耗使用，可以在小型太阳能或电池供电系统上运行.
与传统的被动声学监测程序相比，使用noiseAI /动物进行自动监测的好处和优势是什么?
与传统的被动声学监测程序相比，使用noiseAI /动物的自动噪声监测具有以下几个优势:
- 根据动物活动水平的变化，立即取得管理行动的结果
- 远程识别和排除问题，避免数据上的大差距
- 显著减少通过SD卡更改检索数据所需的昂贵和危险的现场工作
- 消除人工处理物种识别声学数据所需的时间和精力
人工智能/动物群能探测到什么物种?
人工智能模型可以被训练来检测任何物种的声音. 它可以用于任何被动声学监测用于物种检测的地方. 模型是量身定制的，以实现最高的性能可能为感兴趣的物种. 一些使用noiseAI获得高精度的物种包括:
- 加拿大蝙蝠种类(包括小棕蝠、三色蝠及北方长耳蝠)
- 澳大利亚蝙蝠种类(包括皮尔巴拉鬼蝠、皮尔巴拉叶鼻蝠)
- 澳大利亚凤头鹦鹉(卡纳比凤头鹦鹉、鲍丹凤头鹦鹉和红尾黑凤头鹦鹉)
Fauna也被用来探测有害物种，比如甘蔗蟾蜍.
noiseAI /workplace
噪音人工智能/workplace如何检测噪声源?
noiseAI /workplace可以检测和分类重要噪声源，以保护操作员的健康和安全. 使用noiseAI /workplace对兼容剂量计的连续录音进行分析，以确定重要的噪声源, 包括间歇性和脉冲源，如锤子和摇铃枪.
噪音人工智能/workplace如何保护工人免受高噪音影响?
noiseAI /workplace可以识别和量化来自各个噪声源的暴露, 允许有针对性和数据驱动的噪声控制建议，以减少操作人员的噪声暴露.
noiseAI/workplace输出通过交互式和可定制的仪表板显示. 结果可以被评估 全球噪音限制、指引或规例，包括:
- 美国OSHA法规
- 加拿大职业健康和安全条例(SOR/86-304)
- 澳大利亚安全工作WHS条例
- 欧盟指令2003/10/EC
- 英国HSE工作噪音控制条例
noiseAI /workplace也可以验证噪音控制的有效性.
是否可以使用noiseAI/workplace来评估工人的噪音水平，以达到职业安全与健康管理局(OSHA)的允许接触限值(PELs) ??
是的, noiseAI /workplace将被配置为针对您的公司进行评估, 州或联邦的噪音限制, 指导方针或法规-包括OSHA的PEL.
结果显示在交互式仪表板上, 哪一个可以直接对OSHA的PEL进行评估. 结果可以导出为Excel和其他格式, 允许上载OHS数据库，如Cority.
噪音人工智能/workplace与噪音调查和传统剂量测量活动有何不同?
标准噪音调查采用与现场工作人员面谈的方式，以帮助确定对主要噪声源的平均暴露时间. 另外, 传统的噪声剂量测量活动产生的统计数据是基于采样的总体噪声水平.
noiseAI /workplace根据测量数据确定暴露于重要噪声源的时间, 通过传统的噪音调查或剂量测量活动，提供对工人噪音暴露的无与伦比的见解.
noiseAI /workplace提供噪声剂量学数据的细粒度见解, 允许减少操作员的噪音暴露通过目标, 数据驱动的噪音控制措施.
其他应用程序
噪声可以用来检测机械故障和异常吗?
noiseAI可用于检测设备中的故障和异常. 然而，传统的故障检测方法，如 振动状态监测，可能更有效. 联系我们的状态监测专家 以确定最适合您的用例的方法.
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