КЛАССИФИКАЦИЯ ОКРУЖАЮЩЕГО ЗВУКА ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА ЧЕРЕЗ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

1. Способ, содержащий этапы, на которых:
принимают слышимую информацию от одного или более микрофонов;
принимают информацию транспортного средства для одного или более условий транспортного средства от одного или более датчиков;
определяют, подвергается ли транспортное средство риску кражи, или подвергается ли пассажир транспортного средства риску опасности, на основе информации транспортного средства и слышимой информации; и
инициируют одно или более действий при определении, что пассажир или транспортное средство подвергается риску.
2. Способ по п. 1, в котором прием слышимой информации от одного или более микрофонов содержит этап, на котором определяют, находится ли пассажир внутри транспортного средства, на основе информации первой нейронной сети и второй нейронной сети.
3. Способ по п. 2, в котором определение того, находится ли пассажир внутри транспортного средства, на основе информации первой нейронной сети и второй нейронной сети посредством выполнения операций содержит этапы, на которых:
обнаруживают множество звуков внутри и вокруг транспортного средства;
записывают звуки во множество аудиофайлов;
определяют, возникают ли звуки изнутри или снаружи транспортного средства, на основе информации первой нейронной сети; и
классифицируют звуки во множество категорий на основе информации второй нейронной сети.
4. Способ по п. 3, в котором обнаружение звуков внутри и вокруг транспортного средства содержит этап, на котором инициируют обнаружение звуков по выключению транспортного средства или по нажатию кнопки остановки двигателя, по ключу, который не вставлен в замок зажигания, и по одной или более заблокированным дверям транспортного средства.
5. Способ по п. 3, в котором определение того, возникают ли звуки изнутри или снаружи транспортного средства, содержит этап, на котором выполняют машинное обучение аудиофайлами через первую нейронную сеть.
6. Способ по п. 3, в котором классификация звуков во множество категорий содержит этап, на котором выполняют машинное обучение аудиофайлами через вторую нейронную сеть.
7. Способ по п. 5, в котором машинное обучение аудиофайлами через первую нейронную сеть содержит этапы, на которых:
обрабатывают аудиофайлы с помощью Мэл-частотного кепстрального алгоритма посредством вычисления соответствующего набора Мэл-частотных кепстральных коэффициентов для каждого из аудиофайлов; и
обрабатывают Мэл-частотные кепстральные коэффициенты посредством первой нейронной сети, чтобы изучать набор характеристик соответствующего аудиофайла.
8. Способ по п. 7, в котором обработка аудиофайлов содержит этап, на котором выполняют логарифмическое и линейное преобразование Фурье для аудиофайлов по Мэл-звукоряду.
9. Способ по п. 5, в котором машинное обучение аудиофайлами через вторую нейронную сеть содержит этапы, на которых:
обрабатывают аудиофайлы с помощью Мэл-частотного кепстрального алгоритма посредством вычисления соответствующего набора Мэл-частотных кепстральных коэффициентов для каждого из аудиофайлов; и
обрабатывают Мэл-частотные кепстральные коэффициенты посредством второй нейронной сети, чтобы изучать набор характеристик соответствующего аудиофайла.
10. Способ по п. 9, в котором обработка аудиофайлов содержит этап, на котором выполняют логарифмическое и линейное преобразование Фурье для аудиофайлов по Мэл-звукоряду.
11. Способ по п. 1, в котором одно или более условий транспортного средства содержат одно или более из следующего:
ключ не вставлен в замок зажигания;
ключ не находится внутри транспортного средства;
транспортное средство поднимается;
транспортное средство находится в движении;
одна или более дверей транспортного средства заблокированы; и
температура внутри транспортного средства достигает или превышает пороговую температуру.
12. Способ по п. 1, в котором одно или более действий содержат отправку одного или более предупреждающих сообщений, выдачу одного или более предупреждающих сигналов, разблокировку одной или более дверей транспортного средства или их сочетание.
13. Устройство, реализованное в качестве системы распознавания звука транспортного средства, содержащее:
один или более микрофонов, сконфигурированных, чтобы обнаруживать множество звуков;
один или более датчиков, сконфигурированных, чтобы наблюдать за одним или более условиями транспортного средства;
память, сконфигурированную, чтобы хранить необработанные данные звуков и множество аудиофайлов, записанных из звуков;
процессор, сконфигурированный, чтобы выполнять операции, содержащие:
запись звуков в памяти в качестве аудиофайлов;
обработку аудиофайлов с помощью Мэл-частотного кепстрального алгоритма посредством вычисления соответствующего набора Мэл-частотных кепстральных коэффициентов для каждого из аудиофайлов; и
прием информации для одного или более условий транспортного средства от датчиков;
первую нейронную сеть, содержащую, по меньшей мере, первый скрытый уровень с первым набором узлов; и
вторую нейронную сеть, содержащую, по меньшей мере, второй скрытый уровень со вторым набором узлов.
14. Устройство по п. 13, в котором, при обработке аудиофайлов, процессор сконфигурирован, чтобы выполнять логарифмическую операцию и линейное преобразование Фурье для аудиофайлов по Мэл-звукоряду.
15. Устройство по п. 13, в котором первая нейронная сеть сконфигурирована, чтобы выполнять операции, содержащие:
обработку Мэл-частотных кепстральных коэффициентов, чтобы изучать набор характеристик соответствующего аудиофайла, записанного из звуков; и
определение того, возникают ли звуки изнутри или снаружи транспортного средства.
16. Устройство по п. 13, в котором вторая нейронная сеть сконфигурирована, чтобы выполнять операции, содержащие:
обработку Мэл-частотных кепстральных коэффициентов, чтобы изучать набор характеристик соответствующего аудиофайла, записанного из звуков; и
классификацию звуков во множество категорий.
17. Устройство по п. 13, в котором одно или более условий транспортного средства содержат одно или более из следующего:
ключ не вставлен в замок зажигания;
ключ не находится внутри транспортного средства;
транспортное средство поднимается;
транспортное средство находится в движении;
одна или более дверей транспортного средства заблокированы; и
температура внутри транспортного средства достигает или превышает пороговую температуру.
18. Устройство по п. 13, в котором процессор дополнительно сконфигурирован, чтобы выполнять операции, содержащие:
определение того, находится ли пассажир внутри транспортного средства, на основе информации первой нейронной сети и второй нейронной сети;
определение того, подвергается ли транспортное средство риску кражи, или подвергается ли пассажир риску опасности, на основе информации для одного или более условий транспортного средства и информации первой нейронной сети и второй нейронной сети; и
инициирование одного или более действий при определении, что пассажир или транспортное средство подвергается риску.
19. Устройство по п. 18, дополнительно содержащее:
устройство связи, сконфигурированное, чтобы передавать множество инструкций множеству компонентов транспортного средства, касающихся множества действий, которые должны быть выполнены посредством компонентов,
в котором, при инициировании одного или более действий, процессор сконфигурирован, чтобы предоставлять, через устройство связи, одну или более инструкций одному или более компонентам транспортного средства.
20. Устройство по п. 18, в котором одно или более действий содержат отправку одного или более предупреждающих сообщений, выдачу одного или более предупреждающих сигналов, разблокировку одной или более дверей транспортного средства или их сочетание.