Tecnologia avançada de supressão de ruído para drones de busca e resgate aprimorados

Os Veículos Aéreos Não Tripulados (UAVs) têm recebido atenção significativa nos últimos anos em muitos setores, como militar, agricultura, construção e gestão de desastres. Essas máquinas versáteis oferecem acesso remoto a áreas perigosas ou de difícil acesso e excelentes recursos de vigilância.

Especificamente, eles podem ser imensamente úteis na busca de vítimas em casas desabadas e escombros após desastres naturais como terremotos. Isto pode levar à detecção precoce das vítimas, permitindo uma resposta rápida.

A investigação existente a este respeito tem-se centrado principalmente em UAV equipados com câmaras que se baseiam em imagens para procurar vítimas e avaliar a situação. Contudo, confiar apenas em informações visuais pode ser insuficiente, especialmente quando as vítimas ficam presas sob os escombros ou em áreas que ficam nos pontos cegos das câmeras. Reconhecendo esta limitação, alguns estudos concentraram-se na utilização do som para detectar indivíduos presos.

No entanto, como um UAV utiliza hélices de rotação rápida para voar, que são montadas no próprio drone, o seu ruído pode abafar os sons humanos mais distantes, representando um desafio significativo. É, portanto, necessário eliminar o ruído das hélices e isolar o som das vítimas presas para uma detecção eficaz.

Embora alguns estudos tenham tentado resolver este problema usando vários microfones para isolar a fonte do som das vítimas das hélices, juntamente com o reconhecimento de fala, o som processado pode dificultar o reconhecimento preciso dos sons da vítima pelo operador. Além disso, esse software utiliza palavras pré-determinadas para isolar sons humanos, enquanto o som emitido pelas vítimas pode variar de acordo com a situação.

Para resolver essas questões, o professor Chinthaka Premachandra e o Sr. Yugo Kinasada, do Departamento de Engenharia Eletrônica da Escola de Engenharia do Instituto de Tecnologia de Shibaura, no Japão, desenvolveram um novo sistema de supressão de ruído baseado em inteligência artificial (IA).

O professor Premachandra explica: “Suprimir o ruído da hélice do UAV da mistura sonora e, ao mesmo tempo, melhorar a audibilidade das vozes humanas apresenta um problema de pesquisa formidável. A intensidade variável do ruído do UAV, flutuando imprevisivelmente com diferentes movimentos de voo, complica o desenvolvimento de um filtro de processamento de sinal capaz de remover efetivamente o som do UAV da mistura.”

“Nosso sistema utiliza IA para reconhecer o som da hélice e resolver esses problemas de forma eficaz.”

No centro deste novo sistema está um modelo avançado de IA conhecido como Generative Adversarial Networks (GANs), que pode aprender com precisão vários tipos de dados. Foi usado para aprender os vários tipos de dados sonoros de hélices de UAV. Este modelo aprendido é então usado para gerar um som semelhante ao das hélices do UAV, chamado som pseudo-UAV.

Este som pseudo-UAV é então subtraído do som real capturado pelos microfones integrados no UAV, permitindo ao operador ouvir claramente e, portanto, reconhecer sons humanos. Esta técnica tem várias vantagens sobre os sistemas tradicionais de supressão de ruído, incluindo a capacidade de suprimir eficazmente o ruído do UAV dentro de uma faixa estreita de frequência com boa precisão.

É importante ressaltar que ele pode se adaptar ao ruído flutuante do UAV em tempo real. Esses benefícios podem aumentar significativamente a utilidade dos UAVs em missões de busca e salvamento.

Os pesquisadores testaram o sistema em um UAV real com uma mistura de UAV e sons humanos. Os testes revelaram que, embora este sistema pudesse efetivamente eliminar o ruído do UAV e amplificar os sons humanos, ainda havia algum ruído remanescente no áudio resultante.

Felizmente, o desempenho atual é adequado para uma proposta deste sistema para detecção humana em locais de desastres reais. Além disso, os investigadores estão actualmente a trabalhar para melhorar ainda mais o sistema e resolver os poucos problemas restantes.

No geral, esta pesquisa inovadora tem um grande potencial para o uso de UAVs na gestão de desastres.

“Esta abordagem não só promete melhorar as estratégias de detecção humana pós-desastre, mas também aumenta a nossa capacidade de amplificar os componentes sonoros necessários quando misturados com os desnecessários”, disse o professor Premachandra. “Nossos esforços contínuos ajudarão a melhorar ainda mais a eficácia dos UAVs na resposta a desastres e contribuirão para salvar mais vidas”.

O estudo está publicado na revista Transações IEEE em Computação de Serviços.