Диагностика по звуку2019–2026
Google · США
Крошечная модель на 521 звуковое событие, включая сигнализацию, разбитое стекло и крик: помещается на микроконтроллер и работает без видеокарты. Микрофон может записать голоса людей — это персональные данные, порядок согласуйте с юристом.
- Быстрая разметка звука прямо на устройстве
- Детекция тревожных звуков на объекте
- Отбор интересных фрагментов из непрерывной записи
- Размеры
- 3,7M
- Железо
- от: Ноутбук
Диагностика по звуку2021–2026
MLCommons · США
Эталонный автоэнкодер для поиска аномалий в звуке машин: учится только на записях исправного узла и отмечает отклонения. Система не ставит диагноз, а даёт повод проверить узел раньше, чем он встанет.
- Слежение за звуком станка, насоса или конвейера
- Отметка отклонений от привычного шума узла
- Обучение на своих записях исправного оборудования
- Размеры
- крошечный полносвязный автоэнкодер, рассчитанный на микроконтроллеры
- Железо
- от: Ноутбук
Диагностика по звуку2023–2026
Cornell Lab of Ornithology и Chemnitz University of Technology · США и Германия
Распознавание более 6000 видов птиц по голосу — базовый инструмент акустического мониторинга территории. Микрофон на территории записывает и голоса людей: это персональные данные, порядок согласуйте с юристом.
- Долгий мониторинг звукового фона участка
- Оценка биоразнообразия при экологической экспертизе
- Отбор событий из круглосуточных записей
- Размеры
- компактная модель на основе EfficientNet-B0
- Железо
- от: Ноутбук
Диагностика по звуку2019–2026
University of Surrey · Великобритания
Классический набор свёрточных сетей для разметки звука по 527 категориям AudioSet: от шума механизма и сигнализации до разбитого стекла и крика. Система не ставит диагноз, а даёт повод проверить узел раньше, чем он встанет. Микрофон может записать и голоса людей — это персональные данные, порядок согласуйте с юристом.
- Разметка того, что происходит на записи с микрофона
- Детекция сигнализации, разбитого стекла, крика
- Основа для своей модели под звуки конкретного цеха
- Размеры
- от 5,9M (CNN6) до 81,9M (CNN14)
- Железо
- от: Ноутбук
Диагностика по звуку2023–2026
Xiaomi · Китай
Компактные модели разметки звука: от 5,5M до 86M, есть сборки ONNX и INT8, работают на обычном процессоре и на плате рядом с оборудованием. Система не ставит диагноз, а даёт повод проверить узел раньше, чем он встанет.
- Разметка звука на слабом железе и на объекте
- Детекция тревожных звуков и нештатного шума
- Дообучение под свой набор звуков оборудования
- Размеры
- 5,5M – 86M
- Железо
- от: Ноутбук
Диагностика по звуку2024–2026
Xiaomi · Китай
Универсальный кодировщик звука, обученный на 272 тысячах часов записей речи, музыки и шумов: даёт признаки, поверх которых учат свой классификатор нештатных звуков. Система не ставит диагноз, а даёт повод проверить узел раньше, чем он встанет.
- Признаки звука для своей модели аномалий
- Поиск похожих фрагментов в архиве записей
- Дообучение под звуки конкретной линии
- Размеры
- 86M – 1.2B
- Железо
- от: Ноутбук
Диагностика по звуку2025
Carnegie Mellon University и соавторы (проект ESPnet) · США
Полностью открытое повторение BEATs: опубликованы код, рецепты обучения и веса. Берут, когда нужна прозрачная основа для своей модели разбора звука. Система не ставит диагноз, а даёт повод проверить узел раньше, чем он встанет.
- Прозрачная основа для своей модели звука
- Дообучение под свои записи оборудования
- Разметка звуковых событий
- Размеры
- базовая и большая версии, точные размеры указаны в карточках моделей
- Железо
- от: Ноутбук
Диагностика по звуку2025
Google DeepMind · США
Модель для акустического мониторинга природы: узнаёт около 15 000 видов и даёт признаки для своих задач, лицензия разрешает коммерческое применение. Микрофон на территории записывает и голоса людей: это персональные данные, порядок согласуйте с юристом.
- Мониторинг звукового фона участка и акватории
- Признаки звука среды для своей модели
- Отбор событий из круглосуточных записей
- Размеры
- размер не указан на карточке модели
- Железо
- от: Ноутбук
Диагностика по звуку2024–2025
Shanghai Jiao Tong University и Peng Cheng Laboratory · Китай
Самообучаемая модель разбора звука, которую заметно дешевле обучать под свои данные, чем предшественников. Система не ставит диагноз, а даёт повод проверить узел раньше, чем он встанет.
- Обучение своей модели звука на скромном железе
- Признаки звука для поиска нештатных режимов
- Разметка звуковых событий на объекте
- Размеры
- 90M (base) и 309M (large)
- Железо
- от: Ноутбук
Диагностика по звуку2024–2025
MIT CSAIL и MIT-IBM Watson AI Lab · США
Модель разбора звука на пространстве состояний вместо трансформера: держит записи длиной в часы, что удобно для непрерывного прослушивания линии. Система не ставит диагноз, а даёт повод проверить узел раньше, чем он встанет.
- Разбор длинных непрерывных записей
- Поиск редкого события в многочасовой смене
- Разметка звуковых событий на объекте
- Размеры
- 30M (small) и 49M (medium)
- Железо
- от: Ноутбук
Диагностика по звуку2024–2025
Google · США
Модель для звуков здоровья: кашель, дыхание, откашливание. Даёт признаки, поверх которых исследователь строит свою модель, и сама выводов о болезни не делает. Не заменяет врача, решения принимает специалист. Записи голоса — персональные данные, порядок согласуйте с юристом.
- Признаки звуков кашля и дыхания для своей модели
- Исследовательские проекты по акустике здоровья
- Отбор фрагментов кашля и дыхания из записи
- Размеры
- модель уровня ViT-Large, обучена более чем на 300 млн двухсекундных фрагментов
- Железо
- от: Ноутбук
Диагностика по звукуНе развивается2022
Microsoft · США
Самообучаемая модель разбора звука, ставшая опорой для многих современных систем: её берут как основу и дообучают под свои звуки оборудования. Система не ставит диагноз, а даёт повод проверить узел раньше, чем он встанет.
- Основа для своей модели разбора звука
- Признаки звука для поиска нештатных режимов
- Разметка звуковых событий на объекте
- Размеры
- модель уровня ViT-base, около 90M параметров
- Железо
- от: Ноутбук