Ордена Трудового Красного Знамени федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

МОСКОВСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ СВЯЗИ И ИНФОРМАТИКИ

(МТУСИ)

Кафедра Радиотехнических систем

РЕФЕРАТ Дисциплина:

«Системы искусственного интеллекта»

Тема:

«Применение искусственного интеллекта в проектировании студий постпродакшна: акустическая оптимизация и аудиовизуальные решения»

​ Выполнил студент:

Епифанов Г. Ю группы БРА2101

Москва 2025

1

Введение​

​ Современная индустрия медиапроизводства предъявляет высокие требования к качеству звука и изображения. Постпродакшн — один из этапов создания аудиовизуального контента, где конечный результат зависит от условий, в которых он разрабатывается и обрабатывается. Имеет значение грамотное проектирование студий, соответствующих акустическим стандартам, обеспечивающих звукоизоляцию и оснащенных передовыми технологиями. Но процесс требует учета некоторых факторов: от характеристик помещения до рационального размещения оборудования. Также трудности возникают при работе с нестандартной архитектурой, например, мансардными помещениями, где традиционные методы проектирования оказываются малоэффективными.1

С развитием ИИ появились возможности для оптимизации проектирования: автоматизация расчетов, подбор материалов и анализ данных. В частности, алгоритмы машинного обучения и нейронные сети успешно применяются в акустическом моделировании, разработке систем звукоизоляции и настройке аудиовизуального оборудования. Уже существуют программные решения, использующие ИИ. Это показывет, что современные технологии упрощают процесс проектирования и делают его более точным и эффективным.2

Цель данного реферата — изучить применение ИИ в проектировании студий постпродакшна. Особое внимание уделяется акустической оптимизации помещений и разработке аудиовизуальных решений с использованием интеллектуальных технологий.

1 Харченко С. Г. Акустика помещений: проектирование и расчет. — М.: Горячая линия – Телеком, 2019. 2 Борисов В. А., Петров М. С. Искусственный интеллект в архитектурном проектировании. — Вестник МГСУ, 2021.

2

Глава 1. Роль ИИ в проектировании помещений с особыми требованиями

1.1. Общие сведения об искусственном интеллекте

Искусственный интеллект (ИИ) — это направление компьютерных наук, ориентированное на создание систем, способных выполнять задачи, требующие когнитивных способностей человека. Он охватывает обработку больших массивов данных, анализ сложных процессов, прогнозирование и принятие решений. Современные технологии в этой сфере включают машинное обучение (ML), нейронные сети и глубокое обучение (DL).3

Машинное обучение позволяет программам адаптироваться на основе поступающей информации и улучшать результаты без явного программирования. Алгоритмы регрессии и кластеризации, например, выявляют скрытые закономерности, что ценно при моделировании физических явлений. Нейронные сети, имитирующие структуру мозга, используют многослойные архитектуры для обработки данных. Глубокое обучение, являясь частью методов нейронных сетей, решает сложные задачи, такие как анализ изображений, аудиофайлов и текстов, обучаясь на масштабных наборах данных.

ИИ активно применяется в проектировании и строительстве. В частности, алгоритмы машинного обучения помогают анализировать свойства материалов и прогнозировать их поведение в реальных условиях.

Вархитектуре нейросети используются для создания трёхмерных моделей зданий с учетом пользовательских требований и экологических факторов.

Встроительстве интеллектуальные системы способствуют оптимизации

3 Савельев А. А. Алгоритмы машинного обучения в акустическом моделировании. — Вопросы радиоэлектроники, 2020.

3

процессов, снижая затраты и ускоряя реализацию проектов. Примером может служить Autodesk Generative Design, где ИИ разрабатывает оптимальные конструкции на основе заданных критериев.4

Эти методы особенно актуальны при проектировании помещений с особыми характеристиками, таких как студии постпродакшна. Сложность акустической оптимизации и необходимость учитывать множество факторов делают технологии ИИ незаменимыми в этой сфере.

1.2. Особенности проектирования студий постпродакшна

Студии постпродакшна требуют особого подхода к проектированию, поскольку их функциональные задачи обуславливают необходимость строгого соответствия стандартам качества звука и изображения. Одна из главных целей — создание оптимальной акустической среды, что включает в себя минимизацию реверберации, устранение стоячих волн и контроль отражений. Также требуется высокая степень звукоизоляции для защиты от внешних шумов и предотвращения утечки звука.5

Проектирование подобных помещений предполагает точное размещение оборудования: акустических панелей, мониторов, микрофонов и видеоустройств. Ошибки в расположении могут привести к искажениям, ухудшающим качество работы. Важно учитывать габариты помещения, его форму и свойства используемых материалов. Например, наклонные потолки в мансардных студиях могут создавать нежелательные акустические эффекты, такие как фокусировка звука или неравномерное распространение частот. Помимо акустических характеристик, важную роль играет интеграция аудиовизуальных систем, обеспечивающих точное

4 Борисов В. А., Петров М. С. Искусственный интеллект в архитектурном проектировании. — Вестник МГСУ, 2021.

5 Зеленцова Л. Н. Архитектурная акустика: теория и практика. — СПб.: Издательство СПбГАСУ, 2018.

4

воспроизведение звука и изображения. В современных условиях такие студии оснащаются технологиями автоматической калибровки параметров

взависимости от поставленных задач.

ИИпредлагает эффективные решения для подобных проектов. Алгоритмы машинного обучения анализируют акустические характеристики пространства и помогают выбрать оптимальное расположение звукоотражающих и звукоизолирующих материалов. Например, программа EASE AI моделирует звуковые свойства помещений с учётом параметров поверхностей, позволяя грамотно спланировать акустическое оформление студии.6

Таким образом, точные расчёты и оптимизация параметров становятся ключевыми аспектами проектирования студий постпродакшна. Использование ИИ ускоряет процесс, снижает потребность в ручных вычислениях и минимизирует риск ошибок, особенно при работе с нестандартными пространствами, где каждый фактор влияет на конечный результат.

6 Киселев А. Н. Проектирование студий звукозаписи и радиовещания. — М.: Наука и Техника, 2017.

5