Cyrb geluidsherkenning

Gemeente Den Haag

Algoritme dat een geluid detecteert en vaststelt wat voor soort geluid het is. Het soort geluid wordt vastgelegd.

Laatst gewijzigd op 23 augustus 2024 om 16:03 | Publicatiestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Impactvolle algoritmes
• Impacttoetsen: Veld niet ingevuld.
• Status: Buiten gebruik

Algemene informatie

Thema

Openbare orde en veiligheid

Begindatum

Veld niet ingevuld.

Contactgegevens

[e-mail]

Verantwoord gebruik

Doel en impact

Het gaat om een pilot. Het algoritme is ontwikkeld om geluiden te herkennen. Daarnaast is het bedoeld om een beeld te krijgen waar, wanneer er wat voor soorten geluidsoverlast aanwezig is. Een derde doel is om eventueel direct te acteren als het type geluid of het geluidsniveau daar aanleiding toe geeft.

De uitkomsten van het algoritme zijn gevalideerd met bewoners om te onderzoeken of de beleving van het geluid overeenkomt met de gemeten waardes. Als een burger/bezoeker/bedrijf zorgt voor geluidsoverlast of een verontrustend type geluid (bijv. pistoolschot) krijgt de burger te maken met handhaving of politie.

Afwegingen

Er is geen alternatief; dit is de simpelste en minst inbreukmakende meting.

Menselijke tussenkomst

Ja. De sensor kan op simpele wijze uitgezet worden. Hiertoe zal besloten worden als er geen toegevoegde waarde is of als er bezwaren komen waar rekening mee dient te worden gehouden.

Risicobeheer

Het algoritme is getraind op openbare datasets van vergelijkbare geluiden. Omdat deze niet altijd hetzelfde klinken en dezelfde karakteristieken hebben (en aard) als de geluiden die op locatie worden opgevangen zou het algoritme fouten kunnen maken in de geluidsherkenning. Omdat het algoritme alleen ter beeldvorming dient, levert dit niet direct risico's op voor de betrokken burgers en ondernemers. Er is geen risico op schending van de privacy doordat het geluid zelf niet wordt opgeslagen. Bij de categorisering van het geluid zijn geen aspecten meegenomen die zouden kunnen leiden tot bias, bijv. nationaliteit.

Wettelijke basis

Gemeentewet. Artikel 172 Handhaving openbare orde

Werking

Gegevens

Geluidsfragmenten

Technische werking

Bij het evalueren van het model wordt de confusion matrix gebruikt en de categorical-crossentropy als metric.

Het algoritme zet geluidsfragmenten van 4 seconden om in spectrogrammen, visuele weergaven van het geluid. De spectrogrammen zijn afbeeldingen van 128x128 pixels in grijswaarden. Deze spectrogrammen worden vervolgens door een beeldherkenningsalgoritme geclassificeerd in een aantal categorieën, zoals "stilstaand verkeer", "muziek", "getoeter", etc. Dit beeldherkenningsmodel is een relatief klein convolutional neural network van 5 lagen. (Drie convolutional lagen gevolgd door max-pooling en twee fully connected lagen.) Het model draait in python, gebruik makend van de Tensorflow library.