Система для multi-task классификации городских акустических событий.
Разрабатывается устройство, которое будет слышать по примеру человеческого слуха и транслировать эту информацию в другие системы беспилотного автомобиля для более адекватного восприятия реальности и окружающей обстановки вокруг автомобиля.
Цель проекта: разработать систему компьютерного слуха для классификации городского транспорта на основе искусственного интеллекта.
Multi-task классификация звуков дорожного трафика:
- Тип транспорта (5 классов):
- car
- emv (спецтранспорт)
- motorcycle
- tram
- truck
- Характер движения (7 классов):
- acceleration
- bell
- braking
- horn
- idling
- passing
- siren
Обе задачи решаются одновременно на основе одного входного аудиосигнала.
- Формат: WAV, моно
- Количество файлов: 6 281
Инференс построен на NVIDIA Triton Inference Server + API на golang.