AI inaweza kutumika kuchanganua na kutabiri viwango vya kelele za nje na athari zake kwa faraja ya mtumiaji katika nafasi za kuingilia ndani ya jengo kupitia hatua zifuatazo:
1. Ukusanyaji wa Data: Sakinisha na utumie vihisi au maikrofoni ya kelele karibu na jengo ili kukusanya data ya sauti ya wakati halisi. viwango vya kelele za nje. Mkusanyiko huu wa data unapaswa kujumuisha vipengele mbalimbali kama vile saa ya siku, siku ya wiki, hali ya hewa na matukio au shughuli zozote mahususi zilizo karibu.
2. Uchakataji wa Data: Safisha na uchakata mapema data ya sauti iliyokusanywa ili kuondoa kelele au usumbufu wowote usiohusiana na mazingira ya nje. Hii inaweza kuhusisha mbinu kama vile kuchuja, kupunguza kelele, na kuhalalisha.
3. Uchimbaji wa Kipengele: Toa vipengele muhimu kutoka kwa data ya sauti iliyochakatwa awali ambayo inaweza kusaidia kubainisha viwango vya kelele na faraja ya mtumiaji. Vipengele hivi vinaweza kujumuisha ukubwa wa sauti, usambazaji wa marudio, mifumo ya muda, na vipimo vya kisaikolojia kama vile sauti kubwa au kuudhika.
4. Uwekaji Uwekaji Data: Weka lebo kwenye data iliyochakatwa awali na ukadiriaji unaolingana wa faraja ya mtumiaji iliyokusanywa kupitia tafiti au maoni ya mtumiaji. Hii itaunda mkusanyiko wa data ulio na lebo kwa mafunzo ya mfano.
5. Mafunzo ya Mfano: Tumia mbinu za kujifunza kwa mashine ili kutoa mafunzo kwa muundo wa kutabiri kwa kutumia mkusanyiko wa data ulio na lebo. Miundo mbalimbali ya AI inaweza kutumika, kama vile miundo ya urejeleaji au usanifu wa kina wa kujifunza kama mitandao ya neural ya kubadilisha (CNNs) au mitandao ya neural ya kawaida (RNNs).
6. Tathmini ya Muundo: Tathmini utendakazi wa modeli iliyofunzwa kwa kutumia vipimo vinavyofaa kama vile kosa la wastani la mraba au usahihi. Hatua hii husaidia kuhakikisha kuwa muundo unaweza kutabiri kwa usahihi viwango vya kelele za nje na athari zake kwa faraja ya mtumiaji.
7. Utabiri wa Wakati Halisi: Tumia muundo uliofunzwa ili kuchanganua data ya sauti ya wakati halisi kutoka kwa vihisi/vipaza sauti vilivyosakinishwa nje ya jengo. Kisha muundo unaweza kutabiri viwango vya kelele vya nje vinavyotarajiwa na kukadiria faraja ya mtumiaji kulingana na mifumo iliyojifunza.
8. Usaidizi wa Uamuzi: Changanya viwango vya kelele vilivyotabiriwa na tathmini ya faraja ya mtumiaji na mifumo mingine ya udhibiti wa jengo ili kufanya maamuzi sahihi. Kwa mfano, kurekebisha mifumo ya uingizaji hewa au HVAC, kudhibiti vifaa vya kughairi kelele, au kuwaarifu wakaaji kuhusu usumbufu unaoweza kutokea.
Kwa kujumuisha AI katika uchanganuzi na ubashiri wa viwango vya kelele za nje, wasimamizi wa majengo na wabunifu wanaweza kuboresha faraja ya watumiaji, kuchukua hatua za kuzuia, na kuongeza ubora wa jumla wa nafasi za kuingilia za jengo.
Tarehe ya kuchapishwa: