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Ayuda a combatir la contaminación acústica al identificar los clips de audio recopilados de los sensores

Las ciudades son lugares ruidosos y un equipo de científicos cree que los sensores, la inteligencia artificial y los voluntarios generosos pueden ayudar a resolver el problema. Sonidos de la ciudad de Nueva York (SONYC) insta a los ciudadanos a hacerlo escuchar clips de audio de 10 segundos recopilados por sensores alrededor de la ciudad e identificar lo que escuchan.

A los usuarios se les presenta una vista de espectrograma de sonido y un menú de opciones («motor de sonido bajo», «ladrido de perro», «camión de helados») y deben seleccionar todas las opciones aplicables. Luego, esta información se transmitirá a un algoritmo que aprenderá a identificar mejor las fuentes de ruido por sí solas. Esperamos que todo esto conduzca a una mejor comprensión de la contaminación acústica y a mejores herramientas para combatirla.

SONYC es una asociación de cinco años entre la ciudad de Nueva York, la Universidad de Nueva York y la Universidad Estatal de Ohio. El borde he hablado a Mark Cartwright, un postdoctorado en NYU que trabaja en el proyecto, para aprender más sobre cómo etiquetar clips de audio podría llevar a una ciudad más tranquila. Esta entrevista fue ligeramente editada para mayor claridad.

El objetivo final del proyecto SONYC es combatir la contaminación acústica. ¿Cuáles son los efectos negativos de la contaminación acústica, además del hecho de que son simplemente molestos?

Es uno de los problemas más complicados de la ciudad. Tiene efectos sobre la salud, alteraciones del sueño, pérdida de audición, problemas de aprendizaje y efectos económicos. Nos gustaría hacer de Nueva York un lugar más tranquilo.

El proyecto en su conjunto está tratando de monitorear, analizar y mitigar la contaminación acústica. Primero, implementamos una red de sensores en toda la ciudad y luego entrenamos nuestros modelos para identificar las diferentes fuentes de ruido en la ciudad, junto con el ruido que miden. A partir de esto, podemos comprender mejor el ruido y luego crear herramientas para las agencias de la ciudad para ayudarlas a comprender mejor el ruido y hacer cumplir los códigos de ruido.

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Se pide a los voluntarios que identifiquen el tipo de ruido. ¿Por qué importa el chico si ya sabes qué tan grande es el área?

Hace que las cosas sean más procesables. Si tan solo supiéramos que había un ruido fuerte en una determinada parte de la ciudad y no supiéramos qué lo provocó, es difícil atenuar el ruido. Pero si sabemos que es un dispositivo alimentado por batería el que causa este sonido agudo, podríamos medir su potencial si excede los umbrales del código de ruido, por ejemplo. Podríamos enviar inspectores para que investiguen más.

Trabajamos en estrecha colaboración con las agencias de la ciudad para ayudarlos y desarrollar herramientas para ellos. Hay más trabajo por hacer en el futuro, por lo que no puedo decir mucho al respecto ahora, pero queremos ayudar, por ejemplo, a los trabajadores de la construcción a comprender el ruido y autorregularse para que no sean multados y los ciudadanos entiendan el ruido.ciudad y tomar decisiones más informadas sobre sus vidas. También queremos que estos datos estén disponibles para que las personas creen sus propias herramientas.

¿Cómo interviene el aprendizaje automático en todo esto?

En teoría, podríamos tener miles y miles de personas escuchando todo el tiempo para identificar y notar estos diferentes sonidos, pero necesitaríamos mucha gente. La idea es escalar este proceso con el aprendizaje automático.

En lugar de hacer que las personas escuchen los sensores de forma continua, podemos hacer que escuchen un número menor de grabaciones y etiquetarlas. Y proporcionamos esta información a los algoritmos de aprendizaje automático y los capacitamos para realizar esta tarea rápidamente. Pedimos a los científicos que ofrezcan su tiempo como voluntarios y escuchen las grabaciones y las etiqueten, y esperamos que, debido a que esto es un problema, a muchas personas les importe y nos ayuden a trabajar hacia una solución.

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¿Cuántos registros deben anotarse?

Estimamos unos 50.000. También tenemos muchos despidos. Pedimos que cada registro sea anotado por tres personas diferentes, y miramos el acuerdo entre estas personas.

¿Le preocupa que los errores y las personas no sean buenos para identificar la fuente del ruido?

Es una tarea dificil. Nos encantaría encontrar voluntarios que pudieran tener un poco más de experiencia, como posibles trabajadores de la construcción que comprendan la diferencia entre un martillo neumático y un ariete excavador.

Una de las razones por las que nos gusta apuntar a los neoyorquinos no es solo porque es relevante porque viven aquí, sino que quizás algunos neoyorquinos tienen una comprensión subconsciente de lo que son estos sonidos. Es posible que no se dé cuenta, pero es posible que pueda distinguir entre un limpiador de calles y una sierra. Si vives en Nueva York y has caminado y visto limpiadores de calles y un sonido asociado con él, cuando escuches una grabación, es posible que puedas decirles mejor, aunque ambos son muy ruidosos. Y hay sonidos extraños que suceden en Nueva York todo el tiempo, como el ruido de los autos que pasan sobre los letreros de las calles en la construcción de la carretera, las puertas del sótano, etc.

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