Skip to header Skip to main navigation Hyppää pääsisältöön Skip to footer

Main navigation

  • Etusivu
  • Aihealueet
    • Avaruus
    • Tiede
    • Tekniikka
    • Luonto ja ympäristö
    • Terveys ja lääketiede
    • Ihmiset
    • Taide
    • Paikkoja
    • Arvioita
  • Videot ja podcastit
  • Uusimmat jutut listana
  • Jutturuletti
  • Tiedekiinnostavuuskartta
Tiedetuubi
CSI Tampere - Uusi menetelmä ampujan paikantamiseen
Markus Hotakainen
15.05.2013

Monissa rauhanturvaoperaatioissa tai sotilaallisissa konflikteissa on osallisina tarkka-ampujia, joiden sijaintia on vaikea hahmottaa. Toni Mäkinen kehitti väitöstyössään menetelmän, jolla voidaan usean mikrofonin avulla antaa arvioita luodin lentoradasta ja sen lähtöpisteestä.

Vastaavia järjestelmiä on ollut jo käytössä esimerkiksi Irakin sotilasoperaatiossa. Ne ovat kuitenkin usein toteutukseltaan salaisia tai vaativat laajoja ja kiinteitä mikrofonijärjestelmiä. Mäkisen kehittämässä ratkaisussa voidaan hyödyntää esimerkiksi sotilaan kypärään kiinnitettyjä mikrofoneja, jolloin toimivuus ei rajoitu pelkästään ennalta mikrofonein varustettuihin kohteisiin.

Mäkisen mukaan järjestelmiä käytetään usein myös ampumisen havainnointiin ylipäänsä. Näin voidaan esimerkiksi auttaa poliisia selvittämään muutoin mahdollisesti pimentoon jääviä ampumistapauksia kaupunkialueilla.

Todennäköisyyksiin pohjautuvia optimointimenetelmiä voidaan käyttää luodin lentoradan, nopeuden ja halkaisijan eli aseen kaliiperin arviointiin. Äänen tulosuunnan määritykseen yhdistettynä saatuja tuloksia voidaan käyttää myös ampujan paikantamiseen. Samaa parametrien optimointiin perustuvaa lähestymistapaa voidaan käyttää myös erilaisten äänisignaalien, kuten musiikin, puheen tai koiran haukunnan automaattiseen tunnistukseen ja luokitukseen.

Väitöskirjan toisena sovelluskohteena Mäkinen etsi keinoja parantaa automaattista äänen sisältöön pohjautuvaa luokitusta ja hakua. Sovelluskohteita ovat esimerkiksi suurten ääni- tai videotietokantojen automaattinen hallinta ja kontekstin tunnistus.

Suureen tietokantaan lisätty uusi äänitiedosto voidaan esimerkiksi sijoittaa suoraan samankaltaisten ääninäytteiden joukkoon tai tietokannasta voidaan tehdä sisältöpohjaisia hakuja referenssiääntä käyttäen. Näin voidaan etsiä vaikkapa kaikki auton ääntä tai tiettyä musiikkigenreä sisältävät tiedostot.

Sovelluskohteiden hyvin erilaisesta luonteesta huolimatta väitöskirjassa käytettyjä ja kehitettyjä optimointimenetelmiä voidaan menestyksekkäästi soveltaa molempiin.

Diplomi-insinööri Toni Mäkisen signaalinkäsittelyn alaan kuuluva väitöskirja Spatial and Content-based Audio Processing using Stochastic Optimization Methods ("Spatiaalinen ja sisältöpohjainen audioprosessointi stokastisia optimointimenetelmiä käyttäen") tarkastetaan Tampereen teknillisen yliopiston (TTY) tieto- ja sähkötekniikan tiedekunnassa tiistaina 21.5.2013 kello 12 alkaen Tietotalon salissa TB222 (Korkeakoulunkatu 1, Tampere).

Samasta aiheesta

Valon ja aineen vuorovaikutus auttaa OLED-näyttöjä
Koeajo: Onnistuiko Peugeot vihdoin tekemään hyvän auton?
Koeajo: Citroën ë-C3 on budjettiratkaisun vallankumous
Suorana labrasta 3/2018 – Alf Rehn, turkulaistanskaislontoolainen professori
Sähkölento Kanaalin yli - Airbus E-Fan teki historiaa

Suosituimmat tänään

Tuhat satelliittia pään päällä
Auringonpimennysmatka Egyptiin 2027
Tässä on koronavirus, joka tulee pian taas kiusaksemme
Jutturuletti
Suomalaiset kuvasivat räjähtäneen komeetan pölyvanan

AIHEALUEET

Avaruus ja ilmailu
Tiede ja tekniikka
Luonto ja ympäristö
Lääketiede ja terveys
Ihmiset ja paikat
Kirjat, elokuvat ja taide

ERIKOISTA

Tiedekiinnostavuuskartta
Jutturuletti
Suorana labrasta
eTuubi
Videot

TIEDETUUBI

Tiedetuubin esittely
Toimitus
Tiedetuubi ja tekoäly
Yhteistyökumppanit
Mediakortti
Information in English

Copyright © 2012-2026 Tiedetuubi - All rights reserved