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枪声识别的机器学习分析
公共安全是全球任何城市的重要问题。为了确保执法部门快速响应，可靠且逼真的枪声检测系统必不可少。为了加快调查进程，必须了解犯罪现场，并且当局应有能力重现现场。强大的枪声识别系统将通过协助犯罪现场重建、估计射手的位置和射弹的轨迹以及核实目击者提供的细节而变得有用。随着犯罪率的上升，视听监控系统越来越受欢迎。ShotSpotter [ 1 ] 是 SoundThinking 推出的 SafetySmart 平台中的枪声检测系统。执法机构通过在城市地区战略性地放置音频和视频传感器网络来使用 ShotSpotter。该系统捕捉所有周围的声音；如果它检测到任何枪声，它会对位置进行三角测量并向有关当局发出警报。该系统收集并分析数据，以创建易发生枪支暴力地区的地图。但是，该系统不会提供有关暴力事件所用枪支的信息，并且可能会对汽车回火或烟花等声音发出误报。大多数关于枪声检测系统的研究都使用来自使用多个麦克风或传统录音设备的严格受控环境的训练数据 [ 2 ]。此类数据通常仅包含光谱信息，因此使用几种模式识别方法来实现没有任何空间信息的枪声检测系统。输入时域信号通常分为多个短窗口帧和一些广泛使用的特征 - 例如梅尔频率倒谱系数（MFCC），线性预测系数（LPC），线性预测倒谱系数
枪击探测技术对堪萨斯城和芝加哥枪支暴力的影响：多管齐下的评估
堪萨斯城和芝加哥：多管齐下的评估 最终报告已提交给国家司法研究所，部分履行了拨款编号 2019-R2-CX-0004 拨款期：2020 年 1 月 1 日 - 2023 年 3 月 31 日 奖励总额：503,129 美元 主要研究员 Eric L. Piza 犯罪学和刑事司法学院 东北大学 George O. Mohler 计算机科学系 波士顿学院 Jeremy G. Carter Paul H. O'Neill 公共和环境事务学院 印第安纳大学 - 普渡大学 印第安纳波利斯 研究助理 David N. Hatten 波士顿地区研究计划 (BARI) 东北大学 Nathan T. Connealy 犯罪学和刑事司法系 坦帕大学 研究生助理 Rachael Arietti Jisoo Cho John Jay 刑事司法学院 纽约城市大学研究生中心 本科生助理 Emily Castillo 社会科学与人文学院 东北大学 通讯地址致 Eric L. Piza，电子邮件：e.piza@northestern.edu，电话：617-918-7319，东北大学犯罪学与刑事司法学院，360 Huntington Ave.，波士顿，马萨诸塞州 02115