AI ‘हियरिंग कार’: सायरन सुनकर भी सुरक्षित ड्राइविंग

30/09/2025 को एक दिलचस्प बात सामने आई: जर्मनी के Fraunhofer IDMT ने “हियरिंग कार” कॉन्सेप्ट पर काम दिखाया, जिसमें कार के बाहर लगे माइक्रोफोन और AI मिलकर सड़क के “अदृश्य” खतरे पहचानते हैं। हाँ—लिडार, रडार और कैमरे वाली कार अब सुन भी सकती है।

यह सिर्फ एक नया सेंसर जोड़ने की कहानी नहीं है। EV (इलेक्ट्रिक वाहन) और स्वचालित ड्राइविंग के दौर में केबिन इतना शांत हो गया है कि इंसान को भी सायरन देर से सुनाई देता है। ऐसी स्थिति में अगर वाहन खुद सायरन की दिशा और प्रकार पहचान ले—और कैमरे से क्रॉस-चेक करके गलत अलर्ट कम कर दे—तो सुरक्षा में असली बढ़त मिलती है। यही वजह है कि “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” सीरीज़ में यह विषय केंद्र में आता है: AI सिर्फ चलाने का दिमाग नहीं, बल्कि ‘इंद्रियाँ’ भी बन रहा है।

कार को “कान” देना क्यों जरूरी है (खासकर EVs में)

सीधा जवाब: क्योंकि विज़न-आधारित सिस्टम लाइन-ऑफ-साइट तक सीमित हैं, जबकि आवाज़ मोड़ के पीछे से भी संकेत दे सकती है।

कैमरा और लिडार शानदार हैं, लेकिन उनकी एक सख्त सीमा है—वे वही देखते हैं जो सामने दिख रहा है। दूसरी ओर:

• एम्बुलेंस/फायर ब्रिगेड की सायरन अक्सर दिखने से पहले सुनाई देती है।
• शहरों में इमारतों के बीच सायरन की प्रतिध्वनि दिशा भ्रमित कर सकती है, लेकिन सही माइक्रोफोन-एरे और AI इसे बेहतर समझ सकता है।
• EV का केबिन शोर-रोधी होने से ड्राइवर की प्राकृतिक “सुनने की क्षमता” व्यवहार में घटती है।

“इंसान सायरन सुनकर—देखने से पहले—रिएक्ट कर लेता है। ऑटोनॉमस वाहन को भी सुरक्षित सह-अस्तित्व के लिए यही करना होगा।” — यूनिवर्सिटी ऑफ गॉलवे के प्रो. Eoin King (भावार्थ)

मेरी नज़र में, आने वाले 2–3 सालों में ADAS फीचर्स का बड़ा फर्क अतिरिक्त सेंसर नहीं, बल्कि मल्टी-सेंसर फ्यूज़न की गुणवत्ता बनेगी—और ऑडियो यहां एक अंडररेटेड लेकिन असरदार इनपुट है।

“हियरिंग कार” सिस्टम असल में काम कैसे करता है

सीधा जवाब: बाहरी माइक्रोफोन एरे आवाज़ को पकड़ता है, AI उसे वर्गीकृत करता है, और बीमफॉर्मिंग से दिशा तय होती है—फिर कैमरा जैसी दूसरी “इंद्रियाँ” पुष्टि करती हैं।

Fraunhofer की डेमो कार में External Microphone Modules (EMM) लगे हैं। हर मॉड्यूल में तीन माइक्रोफोन होते हैं और पैकेज की चौड़ाई लगभग 15 सेमी है। इन्हें कार के पीछे लगाया गया क्योंकि वहां हवा का शोर अपेक्षाकृत कम होता है।

1) साउंड कैप्चर → स्पेक्ट्रोग्राम

सिस्टम आवाज़ को रिकॉर्ड करके उसे डिजिटल सिग्नल में बदलता है और फिर स्पेक्ट्रोग्राम बनाता है। स्पेक्ट्रोग्राम को आप ऐसे समझिए: आवाज़ का “फोटो”, जिसमें समय के साथ फ़्रीक्वेंसी और तीव्रता दिखती है।

2) RCNN से ऑडियो इवेंट डिटेक्शन

इसके बाद यह डेटा एक region-based convolutional neural network (RCNN) को जाता है, जिसे ऑडियो इवेंट डिटेक्शन के लिए ट्रेन किया गया है। लक्ष्य: सायरन, हॉर्न, ब्रेक-स्क्वील जैसी घटनाओं को पहचानना।

3) बीमफॉर्मिंग से दिशा (Localization)

सिर्फ “सायरन है” जानना पर्याप्त नहीं। कार को यह भी जानना है कि किधर से आ रहा है। इसके लिए माइक्रोफोन-एरे में समय-देरी (time delay) और सिग्नल पैटर्न के आधार पर beamforming localization किया जाता है।

4) कैमरा से क्रॉस-चेक (False Alarm कम करने के लिए)

सिस्टम यदि सायरन पहचानता है, तो वह कैमरे से पूछता है—क्या दृश्य में नीली फ्लैशिंग लाइट दिख रही है?

यह कदम मुझे सबसे महत्वपूर्ण लगता है, क्योंकि असली दुनिया में “सायरन जैसा” शोर बहुत है—लाउडस्पीकर, निर्माण-कार्य, त्योहारों के DJ, ट्रैफिक शोर। मल्टी-सेंसर कन्फर्मेशन गलत ब्रेकिंग/गलत अलर्ट से बचाता है।

परफॉर्मेंस: कितनी दूर से सुन सकती है कार?

सीधा जवाब: शांत और कम गति की स्थिति में लगभग 400 मीटर तक; हाईवे स्पीड पर यह दूरी 100 मीटर से कम हो सकती है।

Fraunhofer के शुरुआती बेंचमार्क के अनुसार:

• शांत, कम गति: सायरन डिटेक्शन ~400 मीटर तक
• हाईवे स्पीड (हवा/रोड नॉइज़ ज्यादा): <100 मीटर
• अलर्ट ट्रिगर: लगभग 2 सेकंड में

यहां एक व्यावहारिक बात: 2 सेकंड का “सुनने और पहचानने” का समय अक्सर पर्याप्त है, क्योंकि ड्राइवर या ऑटोनॉमस सिस्टम को रिएक्ट करने के लिए शुरुआती संकेत मिल जाता है—खासकर तब, जब विज़ुअल अभी उपलब्ध न हो।

टिकाऊपन और असली दुनिया की टेस्टिंग: बर्फ, कीचड़, कार वॉश

सीधा जवाब: सिस्टम को गंदगी/फ्रॉस्ट और कार वॉश जैसी परिस्थितियों में चलाकर देखा गया; सफाई के बाद प्रदर्शन अपेक्षा से कम नहीं गिरा।

मार्च 2025 में प्रोटोटाइप को करीब 1,500 किलोमीटर चलाकर जर्मनी (Oldenburg) से उत्तरी स्वीडन के एक proving ground तक ले जाया गया—जहां बर्फ, स्लश, रोड सॉल्ट और फ्रीज़िंग तापमान मिले।

ऑटोमोबाइल इंजीनियरिंग में यही “बोरिंग” हिस्से असल में निर्णायक होते हैं:

• माइक्रोफोन हाउसिंग पर गंदगी/फ्रॉस्ट का असर
• मॉड्यूल की सफाई/सूखने के बाद रिकवरी
• कार वॉश सर्वाइवल

ये बातें बताती हैं कि टेक्नोलॉजी लैब से निकलकर रोड तक आने की दिशा में है—कम से कम हार्डवेयर स्तर पर।

ऑडियो AI का सबसे बड़ा जोखिम: गलत अलार्म और “प्रैंक” समस्या

सीधा जवाब: कार अगर गलत सिग्नल पर रिएक्ट करे—तो सुरक्षा फीचर ही खतरा बन सकता है; इसलिए डेटासेट, टेस्टिंग और फ्यूज़न लॉजिक निर्णायक हैं।

प्रो. Eoin King ने एक बिल्कुल सही सवाल उठाया: अगर कार को “help” जैसी आवाज़ पर रुकने की ट्रेनिंग दी जाए, तो बच्चे इसे मज़ाक में चिल्लाकर सिस्टम को परेशान कर सकते हैं।

यह समस्या तीन लेयर पर हल होती है:

1. क्लासिफिकेशन थ्रेशहोल्ड: हर आवाज़ “एक्शन” योग्य नहीं होती।
2. कॉन्टेक्स्ट फ्यूज़न: ऑडियो के साथ विज़ुअल/रडार संकेत भी चाहिए।
3. डोमेन-विशिष्ट ट्रेनिंग: शहर, हाईवे, रात, बारिश—हर वातावरण की आवाज़ अलग होती है।

मेरी राय: ऑडियो AI को “ब्रेक” जैसे हाई-इम्पैक्ट निर्णय अकेले नहीं लेने देने चाहिए। इसे अर्ली वार्निंग + कॉन्फिडेंस स्कोर की तरह इस्तेमाल करना ज्यादा सुरक्षित डिज़ाइन है।

भारत के संदर्भ में: सायरन, हॉर्न और शहरों का साउंडस्केप

सीधा जवाब: भारत में हॉर्न-हेवी ट्रैफिक और विविध सायरन पैटर्न के कारण डेटा-कवरेज और लोकलाइजेशन सबसे बड़ी चुनौती होगी।

भारतीय सड़कों की खासियतें:

• लगातार हॉर्न, ऑटो/बस/ट्रक के विशिष्ट इंजन साउंड
• अलग-अलग शहरों में एम्बुलेंस/पुलिस सायरन के अलग पैटर्न
• त्योहारों, जुलूस, लाउडस्पीकर, निर्माण-कार्य से उच्च शोर

इसलिए भारत में “हियरिंग कार” की सफलता के लिए लोकल ऑडियो डेटासेट और नॉइज़-रोबस्ट ट्रेनिंग जरूरी है। अगर आप ऑटोमोबाइल/EV कंपनी, टियर-1 सप्लायर या फ्लीट ऑपरेटर हैं, तो यह एक साफ अवसर है: अपने ऑपरेशन से anonymized acoustic data (प्राइवेसी-सुरक्षित तरीके से) बनाकर मॉडल को भारत-रेडी करना।

प्रोडक्ट-लेवल अवसर: क्या आज की कारों के अंदर वाले माइक से काम चल सकता है?

सीधा जवाब: कुछ हद तक, लेकिन बाहरी माइक्रोफोन ज्यादा भरोसेमंद होंगे—क्योंकि केबिन इंसुलेशन और म्यूज़िक/एसी जैसे सिग्नल अंदर के माइक को भ्रमित कर सकते हैं।

लेख के कमेंट सेक्शन में एक व्यावहारिक सुझाव था: आज कई कारों में इन-कैबिन माइक्रोफोन (हैंड्स-फ्री, वॉइस असिस्टेंट) होते हैं—क्या उन्हें सायरन डिटेक्शन के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है?

यह विचार आकर्षक है क्योंकि यह सॉफ्टवेयर-अपग्रेड जैसा लगता है। पर सीमाएँ भी हैं:

• EV और प्रीमियम कारों का केबिन साउंड इंसुलेशन सायरन को कमजोर कर सकता है
• म्यूज़िक/कॉल/एसी नॉइज़ से फॉल्स पॉज़िटिव बढ़ सकते हैं
• दिशा (localization) बताना कठिन होगा

फिर भी, फ्लीट/ADAS के शुरुआती रोलआउट में “इन-कैबिन सायरन डिटेक्शन” एक लो-कॉस्ट स्टेप हो सकता है—और बाद में बाहरी एरे के साथ अपग्रेड।

अगर आप यह टेक अपनाना चाहते हैं: एक छोटा रोडमैप

सीधा जवाब: पहले सायरन डिटेक्शन से शुरू करें, फिर दिशा-निर्धारण, फिर मल्टी-सेंसर फ्यूज़न और सेफ्टी केस।

ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI प्रोजेक्ट अक्सर “सब कुछ एक साथ” करने की कोशिश में फंसते हैं। यहां बेहतर क्रम यह है:

1. Siren detection (binary + confidence): शहर/हाईवे के लिए अलग मॉडल/थ्रेशहोल्ड
2. Localization: बीमफॉर्मिंग + माइक्रोफोन प्लेसमेंट ऑप्टिमाइज़ेशन
3. Sensor fusion: कैमरा फ्लैशिंग लाइट, मैप-आधारित नियम, V2X (जहां उपलब्ध)
4. Validation: फॉल्स पॉज़िटिव/फॉल्स नेगेटिव का स्पष्ट लक्ष्य, सेफ्टी केस डॉक्यूमेंटेशन
5. Onboard processing: कम लेटेंसी, कम नेटवर्क निर्भरता (खासकर भारत जैसे क्षेत्रों में)

आगे का रास्ता: कारें “मल्टी-सेंसरी” होंगी—वरना भरोसा नहीं बनेगा

EV और ऑटोनॉमस सिस्टम की दिशा साफ है: केवल “देखकर” निर्णय लेने वाली कार व्यावहारिक सीमाओं से टकराएगी। कान जोड़ना उसी दिशा का कदम है—और यह खासकर आपातकालीन वाहनों के साथ साझा सड़क पर सुरक्षा के लिए तुरंत उपयोगी है।

आने वाले 5 सालों में यह फीचर पहले प्रीमियम कारों, रोबो-टैक्सी या कमर्शियल फ्लीट में दिख सकता है। बड़े पैमाने पर अपनाने के लिए कीमत नहीं, बल्कि गलत अलार्म नियंत्रण, लोकल डेटा और सेफ्टी वैलिडेशन निर्णायक होंगे।

अगर आप “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” पर काम कर रहे हैं, तो मेरे हिसाब से यह सही समय है एक सवाल तय करने का: आपकी गाड़ी सुन पाए—तो वह किन 3 आवाज़ों पर सबसे पहले एक्शन ले? सायरन तो शुरुआत है; असली फर्क उसके बाद आएगा।