論文の概要: Embedded Acoustic Intelligence for Automotive Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11071v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 18:34:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.545942
• Title: Embedded Acoustic Intelligence for Automotive Systems
• Title（参考訳）: 自動車システムのための組込み音響インテリジェンス
• Authors: Renjith Rajagopal, Peter Winzell, Sladjana Strbac, Konstantin Lindström, Petter Hörling, Faisal Kohestani, Niloofar Mehrzad,
• Abstract要約: この抽象概念は、学位論文研究の知見を活用して、自動車システムインテリジェンスを強化する。 自動車のホイールベース内に設置したマイクロホンから音響署名を抽出し,解釈することにより,道路タイプを分類することに集中する。 提案手法は,道路面の予測,アクティブな道路騒音キャンセリングのための適応学習支援,都市計画のための貴重な洞察を生み出すことを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Transforming sound insights into actionable streams of data, this abstract leverages findings from degree thesis research to enhance automotive system intelligence, enabling us to address road type [1].By extracting and interpreting acoustic signatures from microphones installed within the wheelbase of a car, we focus on classifying road type.Utilizing deep neural networks and feature extraction powered by pre-trained models from the Open AI ecosystem (via Hugging Face [2]), our approach enables Autonomous Driving and Advanced Driver- Assistance Systems (AD/ADAS) to anticipate road surfaces, support adaptive learning for active road noise cancellation, and generate valuable insights for urban planning. The results of this study were specifically captured to support a compelling business case for next-generation automotive systems. This forward-looking approach not only promises to redefine passenger comfort and improve vehicle safety, but also paves the way for intelligent, data-driven urban road management, making the future of mobility both achievable and sustainable.
• Abstract（参考訳）: 音のインサイトを動作可能なデータストリームに変換することで、学位論文研究の知見を活用し、自動車システムインテリジェンスを強化し、道路タイプ[1]に対処する。 自動車のホイールベースに設置したマイクから音響署名を抽出・解釈することで、道路タイプを分類することに集中し、深層ニューラルネットワークを活用し、(Huging Face [2]を介して)オープンAIエコシステムから事前訓練されたモデルによって特徴抽出を行うことにより、道路表面を予測し、アクティブな道路騒音キャンセリングのための適応学習をサポートし、都市計画に貴重な洞察をもたらす。 本研究の結果は,次世代自動車システムの魅力的なビジネスケースを支援するために,特に得られた。 この先進的なアプローチは、乗客の快適性を再定義し、車両の安全性を向上させるだけでなく、インテリジェントでデータ駆動型の都市道路管理の道を開く。

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