Nareszcie usłyszysz komunikaty na dworcu! Przełomowy system z Gdańska

Na większości dworców czy lotnisk trudno odróżnić komunikaty od hałasu. Znacie to? Nic dziwnego, że pasażerowie narzekają, a ogłoszenia o zmianie peronu czy opóźnieniu lotu często brzmią jak bełkot. Gdańska firma Ambient System wraz z naukowcami z Politechniki Gdańskiej i CNBOP postanowiła rozwiązać ten problem, tworząc technologię, która automatycznie poprawia zrozumiałość mowy w dużych i głośnych przestrzeniach.

Jak działa polski system poprawiający zrozumiałość komunikatów?

Pomysł, jak tłumaczy prezes Ambient System Marcin Starzyński, narodził się "z potrzeby rozwiązania problemu niskiej zrozumiałości komunikatów w wielkopowierzchniowych obiektach". Tradycyjne systemy ostrzegawcze, nawet jeśli spełniają normy, często przegrywają z akustyką dworców, stadionów czy terminali. Firma z naukowcami postanowiła wypełnić więc "konkretną lukę rynkową".

System nazwany SmartVES wykorzystuje dwa autorskie algorytmy. Pierwszy dopasowuje komunikaty do bieżącego poziomu hałasu, drugi analizuje tempo wypowiedzi i stabilizuje je, także w komunikatach "na żywo". Prof. Józef Kotus z Politechniki Gdańskiej zaznacza, że technologia "w pełni autonomicznie moduluje barwę, głośność, a także tempo komunikatów głosowych w czasie rzeczywistym".

Testy w jednym z najgłośniejszych miejsc na świecie

System został wdrożony m.in. w metrze w Delhi, jednym z najgłośniejszych miejsc na świecie. Starzyński przyznaje, że to "jeden z największych i najgłośniejszych korytarzy komunikacyjnych na świecie. Codziennie korzystają z niego miliony pasażerów, a poziom hałasu jest ekstremalnie wysoki". Testy wykazały wzrost zrozumiałości nawet o jedną kategorię w normach międzynarodowych, co realnie wpływa na bezpieczeństwo i szybkość reakcji podróżnych.

Technologia trafia też na stadiony, do szpitali i dużych kampusów. Jak podkreśla Starzyński, polski system łatwo integruje się z systemami bezpieczeństwa i informacji pasażerskiej. Firma planuje dalszy rozwój, w tym interkomy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do wykrywania zagrożeń w czasie rzeczywistym.