হানওয়া ভিশন SPS-A100M AI শব্দ শ্রেণীবিভাগ এবং শব্দ দিকনির্দেশনা সনাক্তকরণ
ভূমিকা
অদৃশ্য হুমকির মধ্যে শব্দ প্রায়শই একটি উপেক্ষিত কিন্তু শক্তিশালী নজরদারি হাতিয়ার। যদিও প্রচলিত ভিডিও নজরদারি ব্যবস্থাগুলি যা ঘটছে তা দৃশ্যত ধারণ করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, আজকের নিরাপত্তা পরিবেশ কেবল শব্দ ঘটনার ধরণই নয় বরং তাদের সঠিক উৎসগুলিও সনাক্ত করার জন্য বিকশিত হয়েছে। জননিরাপত্তা এবং সম্পদ সুরক্ষার সীমানা প্রসারিত হওয়ার সাথে সাথে, অডিও বিশ্লেষণ প্রযুক্তি অপরাধ প্রতিরোধ এবং দ্রুত ঘটনা প্রতিক্রিয়ায় সহজ সহায়তার বাইরেও অবদান রাখার সম্ভাবনা রাখে।
এই প্রেক্ষাপটে, হানওয়া ভিশনের গভীর শিক্ষা-ভিত্তিক শব্দ শ্রেণিবিন্যাস প্রযুক্তি বুদ্ধিমান ফাংশন প্রদান করে যা নির্দিষ্ট অডিও ঘটনাগুলিকে সঠিকভাবে সনাক্ত করে—যেমন পূর্ব-প্রশিক্ষিত চিৎকার এবং কাচ ভাঙার শব্দ—যা তাৎক্ষণিক সতর্কতা ট্রিগার করে। অধিকন্তু, শব্দ দিকনির্দেশনা সনাক্তকরণ প্রযুক্তি অডিও উৎসের অবস্থান সনাক্ত করে, কেবল 'শব্দ কী' তা নয় বরং 'শব্দটি কোথা থেকে এসেছে' সে সম্পর্কেও নির্ণায়ক তথ্য সরবরাহ করে। এই দুটি প্রযুক্তি সমন্বিত পরিস্থিতিগত সচেতনতা ক্ষমতা সর্বাধিক করার জন্য সমন্বিতভাবে কাজ করে, পরবর্তী প্রজন্মের নিরাপত্তা ব্যবস্থার জন্য একটি নতুন মানদণ্ড স্থাপন করে।
এই শ্বেতপত্রটি এই প্রযুক্তিগুলির গভীরে অনুসন্ধান করে, বিভিন্ন পরিবেশে সর্বোত্তম বাস্তবায়ন এবং ব্যবহারের জন্য ব্যবহারিক নির্দেশনা প্রদান করে।
এআই-ভিত্তিক অডিও বিশ্লেষণ প্রযুক্তি
- শব্দ শ্রেণীবিভাগ
হানওয়া ভিশনের সাউন্ড ক্লাসিফিকেশন প্রযুক্তি একটি মূল গভীর শিক্ষার মডেলের উপর নির্মিত: কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন)। এই প্রযুক্তিটি বিমূর্ত শব্দ তথ্যকে একটি দৃশ্যমান আকারে রূপান্তরিত করে যা একটি স্পেকট্রোগ্রাম নামে পরিচিত।
একটি স্পেকট্রোগ্রাম একটি অ্যাকোস্টিক "আঙুলের ছাপ" হিসেবে কাজ করে, যা স্পষ্টভাবে একটি নির্দিষ্ট শব্দের অনন্য প্যাটার্ন প্রদর্শন করে। সিএনএন এই স্পেকট্রোগ্রাম চিত্রগুলির মধ্যে থাকা সূক্ষ্ম অ্যাকোস্টিক বৈশিষ্ট্য এবং প্যাটার্নগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে শেখা এবং সনাক্ত করতে পারদর্শী, যা প্রায়শই মানুষের কানের পক্ষে আলাদা করা কঠিন। এই প্রক্রিয়াটি চিৎকার, কাচ ভাঙা, গাড়ির হর্ন এবং টায়ার স্কিড সহ বিস্তৃত শব্দ ইভেন্টগুলির সঠিক সনাক্তকরণ এবং শ্রেণীবিভাগ সক্ষম করে।
একবার কোনও শব্দ শনাক্ত এবং শ্রেণীবদ্ধ করা হয়ে গেলে, সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অডিও স্ট্রিম থেকে ডেটা বের করে। যেহেতু অডিও ডেটা ইতিমধ্যেই প্রাক-প্রক্রিয়াজাত এবংampled, শ্রেণীবদ্ধ শব্দ তারপর একটি অডিও ক্লিপ হিসাবে তৈরি হয় file, সহজে ডাউনলোড এবং পুনরায় করার জন্য মেটাডেটা সহ সম্পূর্ণview.
এই প্রযুক্তিটি নির্বাচিত হানওয়া ভিশন পণ্যগুলিতে পাওয়া যায়। - শব্দের দিকনির্দেশনা সনাক্তকরণ
হানওয়া ভিশনের সাউন্ড ডিরেকশন ডিটেকশন প্রযুক্তি ব্যবহারকারীদের একটি নির্দিষ্ট অডিও ইভেন্টের দিক সনাক্ত করে এবং অবহিত করে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে সহায়তা করে। প্রযুক্তিটি আগমনের সময়ের পার্থক্য পরিমাপ করে এই দিক নির্ধারণ করে।
(TDoA) শব্দ সংকেত যখন একাধিক, শারীরিকভাবে পৃথক মাইক্রোফোনে পৌঁছায়।
TDoA অ্যালগরিদম প্রতিটি মাইক্রোফোনে শব্দ পৌঁছাতে যে সময় লাগে তার ফেজ পার্থক্য বিশ্লেষণ করে কাজ করে, যার ফলে উৎসের প্রকৃত দূরত্ব অনুমান করা হয়। এই তথ্যটি শব্দ উৎসের কোণ গণনা করতে ব্যবহৃত হয়। চিত্র 1-এ দেখানো হয়েছে, একটি বৃত্তে সাজানো মাইক্রোফোন (MIC1,MIC2,MIC3,MIC4) সহ একটি মাল্টি-মাইক্রোফোন সিস্টেম শব্দ উৎস এবং প্রতিটি মাইক্রোফোনের মধ্যে দূরত্বের পার্থক্য (d1,d2,d3,d4) নির্ধারণ করতে পারে। এই দূরত্বের পার্থক্যের উপর ভিত্তি করে আগমনের সময়ের পার্থক্য গণনা করা হল TDoA অ্যালগরিদমের মূল বিষয়।
চিত্র ২ দুটি মাইক্রোফোনে (বাদামী এবং নীল তরঙ্গরূপ) শব্দ সংকেতের আগমনের সময় পার্থক্য (τij) দৃশ্যত প্রদর্শন করে। এই আগমনের সময়ের পার্থক্যগুলি সঠিকভাবে পরিমাপ করে, সিস্টেমটি শব্দ উৎসের দিকটি সঠিকভাবে ত্রিভুজ করতে পারে। 
শব্দের দিকনির্দেশনা সনাক্তকরণ প্রক্রিয়াটি চারটি প্রধান ধাপে বিভক্ত:
- সংকেত সংগ্রহ: একাধিক মাইক্রোফোনের মাধ্যমে একই সাথে শব্দ সংকেত সংগ্রহ করুন।
- সিগন্যাল প্রক্রিয়াকরণ: একটি বিশেষ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সংগৃহীত সিগন্যাল বিশ্লেষণ করুন।
- দিকনির্দেশনা অনুমান: প্রক্রিয়াজাত সংকেতের উপর ভিত্তি করে শব্দের দিক নির্ণয় করুন।
- ফলাফল আউটপুট: চূড়ান্ত সনাক্ত করা দিকটি একটি ভারবহন কোণ হিসাবে প্রদর্শন করুন।
এই প্রযুক্তি Hanwha Vision পণ্যগুলিতে পাওয়া যায় যা একাধিক মাইক্রোফোন সমর্থন করে, যেমন অডিও বীকন (SPS-A100M) এবং কিছু Wisenet 9 SoC-সজ্জিত ক্যামেরা।
ইনস্টলেশন এবং পরিবেশ: সর্বোত্তম কর্মক্ষমতার জন্য একটি নির্দেশিকা
হানওয়া ভিশনের এআই অডিও সলিউশনের কার্যকারিতা এর ইনস্টলেশন পরিবেশের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত। নিম্নলিখিত বিষয়গুলি সক্রিয়ভাবে বিবেচনা করে, আপনি সিস্টেমের সম্ভাবনা সর্বাধিক করতে পারেন এবং স্থিতিশীল কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করতে পারেন।
সর্বোত্তম ইনস্টলেশন অবস্থান নির্বাচন করা
নির্ভরযোগ্য শব্দ শ্রেণীবিভাগ এবং দিকনির্দেশনা সনাক্তকরণ কর্মক্ষমতার জন্য, নিম্নলিখিত শর্তগুলি সুপারিশ করা হয়:
শব্দ শ্রেণীবিভাগ: পণ্য এবং শব্দ উৎসের মধ্যে দূরত্ব কমপক্ষে ২ মিটার হলে সিস্টেমটি সবচেয়ে নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ করে। এই দূরত্বটি শব্দ উৎসের উচ্চতার উপর নির্ভর করে। যদি দূরত্ব খুব কাছাকাছি (২ মিটারের মধ্যে) হয়, তাহলে তালির মতো আপাতদৃষ্টিতে কম আওয়াজের শব্দও অত্যধিক জোরে হতে পারে, যার ফলে মিথ্যা ইতিবাচক ফলাফল দেখা দিতে পারে। অভ্যন্তরীণ পরিবেশে সিলিং স্থাপন শব্দ শ্রেণীবিভাগের জন্য একটি আদর্শ পদ্ধতি কারণ এটি শাব্দিক প্রতিফলন কমিয়ে দেয় এবং বিস্তৃত এলাকা জুড়ে অভিন্ন শব্দ সনাক্তকরণের সুযোগ করে দেয়।
শব্দের দিকনির্দেশনা সনাক্তকরণ: সঠিক দিকনির্দেশনা সনাক্তকরণের জন্য, কমপক্ষে ৬.০ মিটার প্রশস্ত এবং ৬.০ মিটার লম্বা স্থান রাখার পরামর্শ দেওয়া হয়। এটি শব্দের প্রতিফলন এবং প্রতিধ্বনির প্রভাব কমিয়ে দেয় এবং একাধিক মাইক্রোফোনের মধ্যে সংকেত বিশ্লেষণের জন্য পর্যাপ্ত স্থান নিশ্চিত করে। 
সঠিক দূরত্ব এবং ঘটনা কোণ বজায় রাখা: সনাক্তকরণের নির্ভুলতার জন্য ঘটনার শব্দ উৎস এবং পণ্যের মধ্যে দূরত্ব এবং কোণ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। যদি ঘটনার শব্দের ঘটনা কোণ খুব বড় হয় (20 ∘ এর বেশি) অথবা দূরত্ব খুব কম হয়, তাহলে সনাক্তকরণের নির্ভুলতা হ্রাস পেতে পারে। নীচের সারণীতে পণ্যের ইনস্টলেশন উচ্চতার উপর ভিত্তি করে প্রস্তাবিত সর্বনিম্ন দূরত্ব প্রদান করা হয়েছে।
| পণ্য ইনস্টলেশন উচ্চতা | ন্যূনতম দিকনির্দেশনা সনাক্তকরণ দূরত্ব |
| 2.3 মি | ≥ 2.2 মি |
| 2.5 মি | ≥ 2.7 মি |
| 2.7 মি | ≥ 3.3 মি |
| 2.9 মি | ≥ 3.8 মি |
| 3.1 মি | ≥ 4.4 মি |
| 3.3 মি | ≥ 4.9 মি |
| 3.5 মি | ≥ 5.5 মি |
| 3.8 মি | ≥ 6.3 মি |
| 4m | ≥ 6.9 মি |
| 5m | ≥ 9.6 মি |
একটি স্পষ্ট শব্দ পথ নিশ্চিত করা: শব্দের উৎস এবং পণ্যের মধ্যে দেয়াল, কাচ বা পুরু পর্দার মতো ভৌত বাধা সংকেতকে দুর্বল বা বিকৃত করতে পারে। সর্বাধিক কর্মক্ষমতা অর্জনের জন্য, শব্দের জন্য একটি স্পষ্ট, সরাসরি পথ নিশ্চিত করুন।
কার্যকর শব্দ সনাক্তকরণ এবং শ্রেণীবিভাগের জন্য পরিবেশগত বিশ্লেষণ
সঠিক শব্দ সনাক্তকরণ এবং শ্রেণীবিভাগের জন্য, নিম্নলিখিত শাব্দিক অবস্থা এবং আশেপাশের পরিবেশগত কারণগুলি বিবেচনা করুন।
| শব্দের ধরন | dB থ্রেশহোল্ড | পূর্বাভাসিত দূরত্ব |
| চিৎকার | >70dB | 2m~20m |
| কাচ ভাঙা, গাড়ির হর্ন, টায়ার স্কিডিং | >80dB | 2m~16m |
প্রাক্তন জন্যample, একটি চিৎকারের শব্দ সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে এবং দিকনির্দেশনামূলকভাবে সনাক্ত করা যেতে পারে যখন এর আয়তন 70dB এর বেশি হয়। ইভেন্টের শব্দের আয়তন আশেপাশের পটভূমির শব্দের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি হওয়া উচিত (প্রস্তাবিত: কমপক্ষে 30dB বেশি)। সঠিক পরিমাপ এবং শ্রেণীবিভাগের জন্য, পটভূমির শব্দ আদর্শভাবে 60dB এর বেশি হওয়া উচিত নয়, যা ইভেন্ট এবং পরিবেষ্টিত শব্দের মধ্যে স্পষ্ট পার্থক্য নিশ্চিত করে।
যেহেতু পরিবেষ্টিত শব্দ কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করতে পারে, তাই নিম্নলিখিত বিষয়গুলি আগে থেকেই বিশ্লেষণ করা ভালো অভ্যাস:
- বাইরের পরিবেশ: প্রাকৃতিক শব্দ (বাতাস, বৃষ্টি, বজ্রপাত) এবং কৃত্রিম শব্দ (ট্র্যাফিক, ধাক্কা, গাড়ির ঝাঁকুনি) সম্পর্কে সচেতন থাকুন। অপ্রত্যাশিত পরিবেশে, একটি পুঙ্খানুপুঙ্খ বিশ্লেষণ আপনাকে সর্বোত্তম ইনস্টলেশন অবস্থান নির্বাচন করতে সাহায্য করতে পারে।
- অভ্যন্তরীণ পরিবেশ: ঘরের উপকরণ (দেয়াল, ছাদ, মেঝে) এবং আকারের উপর নির্ভর করে শব্দের প্রতিফলন এবং প্রতিধ্বনি তাৎপর্যপূর্ণ হতে পারে। লক্ষ্যবস্তুতে ঘটে যাওয়া কোনও ঘটনার মতো শব্দ, যেমন বেলুন ফেটে যাওয়া বা ভারী বাক্স ফেলে দেওয়া, প্রতিধ্বনি তৈরি করতে পারে যা মিথ্যা অ্যালার্মের দিকে পরিচালিত করে। ইনস্টলেশনের ক্ষেত্রে অভ্যন্তরীণ স্থানের শাব্দিক বৈশিষ্ট্য বিবেচনা করা উচিত।
শব্দ শ্রেণীবিভাগ dB থ্রেশহোল্ড কনফিগার করা
শব্দ শ্রেণীবিভাগ ফাংশনটি অপ্টিমাইজ করার জন্য, আপনি আপনার নির্দিষ্ট পরিবেশের সাথে মানানসই dB থ্রেশহোল্ড কনফিগার করতে পারেন।
- কোলাহলপূর্ণ পরিবেশে, মিথ্যা অ্যালার্ম কমাতে থ্রেশহোল্ড আরও উঁচুতে রাখুন।
- একটি শান্ত পরিবেশে যেখানে ঘটনাগুলি সূক্ষ্ম, গুরুত্বপূর্ণ সতর্কতা মিস না করার জন্য থ্রেশহোল্ড কম রাখুন।
- গড় ব্যাকগ্রাউন্ড নয়েজ dB পরীক্ষা করার পর, সেই গড়ের চেয়ে কমপক্ষে 55dB বেশি একটি থ্রেশহোল্ড সেট করার পরামর্শ দেওয়া হয়।
চিত্র ৬-এ দেখানো হয়েছে, dB থ্রেশহোল্ডটি একটি স্লাইডার বা একটি সংখ্যা ইনপুট ক্ষেত্র ব্যবহার করে স্বজ্ঞাতভাবে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে, যা সরাসরি রিয়েল-টাইম সনাক্তকরণ সংবেদনশীলতার উপর প্রভাব ফেলে। গ্রাফটি সময়ের সাথে সাথে শব্দ dB-এর পরিবর্তন (কালো রেখা) এবং কনফিগার করা থ্রেশহোল্ড (ধূসর রেখা) দৃশ্যত উপস্থাপন করে, যা কখন একটি শব্দ ইভেন্ট (কমলা শিখর) থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করে তা দেখা সহজ করে তোলে।
শব্দ দিকনির্দেশনা ক্রমাঙ্কন এবং সিস্টেম কনফিগারেশন
হানওয়া ভিশন পণ্যগুলি অডিও ক্লিপ হিসাবে ইভেন্ট সরবরাহ করে, যার মধ্যে শব্দ শ্রেণীবিভাগ এবং দিক সনাক্তকরণ ফলাফল উভয়ই অন্তর্ভুক্ত থাকে।
চিত্র ৭-এ দেখানো হয়েছে, শব্দ শ্রেণীবিভাগের ফলাফলটি নীচে একটি স্বজ্ঞাত আইকন সহ প্রদর্শিত হবে, সাথে শব্দের দিক সনাক্তকরণ ফলাফলও থাকবে। 'দিকনির্দেশনা (N+301.8∘)' এর অর্থ হল শব্দের উৎসটি উত্তর (N) থেকে ঘড়ির কাঁটার দিকে 301.8∘ অবস্থিত।
এর সাথে থাকা 'আত্মবিশ্বাস (০.৭৪)' মান ৭৪% আস্থার স্তর নির্দেশ করে। এটি, শব্দ চাপের স্তর (৫২ ডিবি) সহ, ব্যবহারকারীদের পরিস্থিতি সঠিকভাবে মূল্যায়ন করতে এবং দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে সহায়তা করে।
সময়ের সাথে সাথে অথবা ইনস্টলেশনের কারণে সিস্টেমের শব্দ দিকনির্দেশনার তথ্য প্রকৃত উত্তর দিক থেকে বিচ্যুত হতে পারে। যেহেতু সঠিক দিকনির্দেশনার তথ্য অপরিহার্য, তাই প্রয়োজন অনুসারে উত্তর রেফারেন্স পয়েন্টটি ক্যালিব্রেট করা গুরুত্বপূর্ণ। এটি তিনটি পদ্ধতির একটি ব্যবহার করে করা যেতে পারে:
- কম্পাসের নির্দেশ অনুযায়ী পণ্যটি উত্তর দিকে মুখ করে স্থাপন করুন।
- পণ্য মেনুতে, [সিস্টেম] > [পণ্য তথ্য] > [মাউন্টিং মোড] এ নেভিগেট করুন এবং কম্পাস উত্তর থেকে ক্যামেরার রেফারেন্স পয়েন্টে ঘড়ির কাঁটার দিকে পরিমাপ করা কোণটি সরাসরি প্রবেশ করান।
- আরও সুবিধাজনক এবং নির্ভুল প্রাথমিক সেটআপের জন্য Wisenet ইনস্টলেশন টুলে অন্তর্ভুক্ত কম্পাস বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করুন।
জটিল শাব্দিক পরিবেশের জন্য টিপস
- জটিল শাব্দিক পরিবেশ: একাধিক একযোগে শব্দের পরিবেশে, AI মডেল তাদের একক শব্দ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে অথবা ভুল শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে। এটি একটি স্বাভাবিক ঘটনা; সিস্টেম দ্বারা প্রদত্ত তথ্যের একটি বিস্তৃত বিশ্লেষণ সঠিক পরিস্থিতিগত সচেতনতা নিশ্চিত করতে সহায়তা করবে।
সঠিক অ্যালার্মের জন্য পরিবেশগত বিশ্লেষণ: শব্দ শ্রেণীবিভাগ মডেলটি এমন শব্দের জন্য অ্যালার্ম তৈরি করতে পারে যা ঘটনার শব্দের মতো কিন্তু শ্রেণীবিভাগের মধ্যে নেই—যেমন ধাতব বস্তুর ঘর্ষণ, প্রাণীর ডাক, বাদ্যযন্ত্র, বা অন্যান্য আকস্মিক, শক্তিশালী শব্দ। মডেলের এই বৈশিষ্ট্যটি বোঝার মাধ্যমে আপনি এই ব্যতিক্রমী শব্দগুলি থেকে অ্যালার্মের জন্য পূর্বাভাস দিতে এবং প্রস্তুতি নিতে পারবেন, কার্যকরভাবে অপ্রয়োজনীয় বিভ্রান্তি হ্রাস করতে পারবেন।
উপসংহার
চাক্ষুষ পর্যবেক্ষণের সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করে, হানওয়া ভিশনের এআই অডিও সলিউশন একটি সত্যিকারের ব্যাপক প্রাথমিক সতর্কীকরণ ব্যবস্থা তৈরি করে যা বুদ্ধিমত্তার সাথে শব্দ বিশ্লেষণ করে।
এই শ্বেতপত্রটি একটি ব্যবহারিক নির্দেশিকা হিসেবে কাজ করে, যা আপনাকে আপনার নির্দিষ্ট পরিবেশের জন্য প্রযুক্তি বাস্তবায়ন এবং অপ্টিমাইজ করার ক্ষমতা দেয় - প্রাথমিক ইনস্টলেশন থেকে সর্বোচ্চ কর্মক্ষমতার জন্য সূক্ষ্ম-টিউনিং পর্যন্ত।
নিরাপত্তা চ্যালেঞ্জগুলি বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে, হানওয়া ভিশন তার অডিও বিশ্লেষণ ক্ষমতা উন্নত করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ, যে কোনও পরিস্থিতিতে আরও স্থিতিশীল, দক্ষ এবং সক্রিয় নিরাপত্তা অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করে।
হানওয়া দৃষ্টি
- ১৩৪৮৮ হানওয়া ভিশন আরএন্ডডি সেন্টার,
- 6 পাঙ্গিও-রো 319-গিল, বুন্দাং-গু, সেওংনাম-সি, গেওংগি-ডো, কোরিয়া www.HanwhaVision.com
- কপিরাইট ⓒ ২০২৫ হানওয়া ভিশন। সর্বস্বত্ব সংরক্ষিত।
দলিল/সম্পদ
 |
হানওয়া ভিশন SPS-A100M AI শব্দ শ্রেণীবিভাগ এবং শব্দ দিকনির্দেশনা সনাক্তকরণ [পিডিএফ] মালিকের ম্যানুয়াল SPS-A100M AI শব্দ শ্রেণীবিভাগ এবং শব্দ দিকনির্দেশনা সনাক্তকরণ, SPS-A100M, AI শব্দ শ্রেণীবিভাগ এবং শব্দ দিকনির্দেশনা সনাক্তকরণ, শ্রেণীবিভাগ এবং শব্দ দিকনির্দেশনা সনাক্তকরণ, শব্দ দিকনির্দেশনা সনাক্তকরণ, দিকনির্দেশনা সনাক্তকরণ, সনাক্তকরণ |