SoundTrack

Заказчик: ООО «ЖелдорЦТИ»
Проблема:
Пользователь — инженер по безопасности — стремится автоматизировать процесс распознавания звуковых сигналов на железнодорожном транспорте, чтобы повысить уровень безопасности и ускорить реакцию на чрезвычайные ситуации.
Однако текущие методы неэффективны:
 — визуальный контроль — медленнен и требует человеческого фактора,
 — спектральный анализ звука — требует глубоких технических знаний,
 — машинное обучение (ML) — требует наличия достаточного набора данных для тренировки моделей,
 — размещение стационарных микрофонов — ограничено зоной охвата,
 — комплексные системы — сложны в развертывании и применении.
Необходимо разработать решение, способное автоматически классифицировать и распознавать важные звуковые сигналы на вокзалах и вдоль путей.
Ограничения и рекомендации:
Изучение основ цифровой обработки сигналов (DSP);
Практика в построении ML-моделей для акустического анализа;
Ознакомление с технологиями акустического мониторинга на крупных предприятиях.
Требуемые компетенции:
Программирование (Python, MATLAB);
Цифровая обработка сигналов (DSP);
Машинное обучение (ML).

«Когда я управляю локомотивом, в тумане или в тоннеле я ведь ничего не вижу. А звук — мой главный ориентир. Но если я не услышу свисток, если микрофон не передаст сигнал… это уже не ошибка. Это катастрофа».