ظهرت مؤخرًا في النرويج تقنية ميكروفون قادرة على تصنيف الأصوات وقياس الضوضاء المحددة. نظام NoiseTag، الذي طورته بالتعاون بين مؤسسة الأبحاث النرويجية SINTEF وشركة تصنيع المعدات الصوتية Norsonic، يستخدم نموذجًا للذكاء الاصطناعي لتمييز أصوات البناء عن ضوضاء البيئة المحيطة بفعالية، مما يعزز دقة مراقبة الضوضاء.

قياس الضوضاء في مواقع البناء غالبًا ما يتأثر بتدخلات البيئة المحيطة. قد تؤثر أصوات مثل صياح النوارس، أو ضوضاء المرور، أو تحليق المروحيات، على التقييم الدقيق لضوضاء البناء. صرح كارل هنريك إيدفورس من شركة Norsonic قائلاً: "حتى الآن، كان على الأشخاص الذين يعالجون البيانات الاستماع إلى التسجيلات واحدة تلو الأخرى لحذف بيانات القياس غير المرتبطة بالمشروع." النظام الجديد، من خلال تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي، يتعرف على أصوات البناء التي يجب تضمينها في المراقبة، ويرشح تلقائيًا ويزيل الضوضاء غير المرتبطة.

أشارت فيمكي بي. خيلدربلوم، الباحثة العلمية المتقدمة في SINTEF، إلى أن معالجة الصوت تمثل تحديًا كبيرًا للذكاء الاصطناعي. وقالت: "مقارنة بقدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة الصور أو النصوص، فإن أبحاث الصوت والذكاء الاصطناعي لا تزال في مرحلة غير ناضجة نسبيًا. معالجة الصوت أمر صعب للغاية، على الرغم من أنه مفهوم سهل الفهم بالنسبة لنا كبشر." وأوضحت أن الصوت يتغير أثناء انتقاله من المصدر، حيث تؤثر عوامل مثل المسافة والبيئة المحيطة على خصائص الصوت. على سبيل المثال، قد تبدو أصوات حفارين يعملان بسرعات مختلفة مختلفة تمامًا للآلة، ويتعين على النموذج أن يتعلم لتحديد أنهما يأتيان من نفس نوع المصدر الصوتي.

يمكن لنظام NoiseTag إنشاء نموذج مخصص لكل عميل، لتمييز الضوضاء ذات الصلة عن غير ذات الصلة. قالت خيلدربلوم: "عند مراقبة الصوت، يعد تمييز الضوضاء ذات الصلة أمرًا بالغ الأهمية. غالبًا ما تقع مشاريع البناء بجوار الطرق الرئيسية حيث تكون ضوضاء المرور عالية، وهنا نحتاج إلى معرفة أي ضوضاء تأتي من الطريق وأيها تأتي من مشروع البناء نفسه."

تم إطلاق هذا النظام للتو، وسيتم تحسينه باستمرار مع تراكم بيانات الاستخدام. قالت خيلدربلوم: "من الخصائص النموذجية للذكاء الاصطناعي أنه كلما استخدمنا أكثر وجمعنا بيانات أكثر، يصبح أكثر ذكاءً. نأمل أنه مع استخدام المزيد من الأشخاص، ستصبح أجهزتنا أفضل وأفضل."

تعمل SINTEF حاليًا مع Norsonic وNINA على مشروع بحثي جديد باسم "التعرف الصوتي القوي" مبني على نظام NoiseTag، يهدف إلى تقليل الجهد البشري المطلوب لإنشاء تصنيفات جديدة لمصادر الصوت لأنظمة الذكاء الاصطناعي. سيستمر هذا المشروع حتى عام 2028.