HABER MERKEZİ – Bir drone’un üstüne bir dizi mikrofon yerleştiren araştırmacılar, hangi mikrofonun ses kaynağına daha yakın olduğunun tespit edilmesini sağlayan hüzmeleme tekniğiyle çığlık seslerini takip edebiliyor. Mashable’da yayımlanan habere göre, araştırmacı Macarena Varela, 2016 yılında meslektaşları Wulf-Dieter Wirth ve Manfred Okum’la benzer bir sistem geliştirdiklerini fakat bu sistemin bir drone’un üzerine yerleştirilemeyecek kadar büyük
Mashable’da yayımlanan habere göre, araştırmacı Macarena Varela, 2016 yılında meslektaşları Wulf-Dieter Wirth ve Manfred Okum’la benzer bir sistem geliştirdiklerini fakat bu sistemin bir drone’un üzerine yerleştirilemeyecek kadar büyük ve ağır olduğunu söyledi.
Varela, “2018’de Dr. Wirth, hepimizin bildiği kondenser mikrofonlar yerine MEMS [mikroelektromekanik sistem] mikrofonları kullanabileceğimiz fikrini sundu ve bununla birlikte sistem çok daha küçültüldü. Böylece, sistemi arama kurtarmada kullanmak üzere bir drone’un üzerine yerleştirebileceğimizi düşündük” dedi.
Araştırmanın sunumu, Amerika Akustik Derneği’nin Haziran ayındaki 180. toplantısında gerçekleşti.
Araştırmacılar şu anda sistemde 32 mikrofon kullanıldığını belirtiyor. Varela, sistemin aynı verimle daha az sayıda mikrofonla çalışması için çalışmalara henüz başlamadıklarını ekliyor. Yine de fazla sayıda mikrofonla daha iyi verim alacaklarını söylüyorlar.
Varela, “MEMS mikrofonları oldukça küçük ve uygun fiyatlı olduğundan yakın gelecekte mikrofon miktarını azaltmak yerine ikiye katlamayı planlıyoruz” değerlendirmesini yaptı.
Mikrofon sayısını artırmak, araştırmacıların tespit edilen seslerin açısını daha doğru hesaplamasını ve daha uzaktaki sesleri saptamalarını sağlayacaktır. Artırılmış hassasiyete sahip drone, acil durumdaki kişinin yerini tespit edecektir.
Varela şöyle konuştu:
“Hüzmeleme tekniğinde senkronize veri sağlayan özdeş mikrofonlar kullanmak pratiklik sağlıyor. Tüm mikrofonların bir küre oluşturacak şekilde rastgele yerleştirildiği Crow’s Nest (Karga Yuvası) adlı özel bir düzen kullanıyoruz. Bu düzen, sesleri her yönden eşit şiddette alırken tam kapsama sağlıyor.”
Araştırmacılar, sesin tam açısını belirlemek için tek darbe hedef izleme radarı tekniğini kullanıyorlar. Bu teknik, hedefin konumunu tespit etmek için hangi sinyalin daha güçlü olduğunu belirleyerek kısmen farklı yönlerden alınan en az iki eşzamanlı ışının karşılaştırılması prensibine dayanıyor.
Şu an için Valera ve meslektaşları, drone’un pervanesinin sesi gibi gürültüleri elimine etmek için filtreleme yöntemleri geliştiriyor ve bunları test ediyor. Aynı zamanda acil durumdaki insanların seslerini tespit edebilmek için içlerinde yapay zeka ve sinir ağlarının da bulunduğu çeşitli algılama yöntemleri üzerinde çalışıyorlar.
Fraunhofer İletişim, Bilgi İşlem ve Ergonomik Enstitüsü’nden araştırmacılar, çalışmalarında acil durumlardaki insanların çıkaracağı tıkırtı, alkış ve çığlık gibi sesleri içeren bir veritabanı kullanıyor.
