สามารถใช้ AI เพื่อวิเคราะห์และคาดการณ์ระดับเสียงรบกวนภายนอกและผลกระทบต่อความสะดวกสบายของผู้ใช้ในบริเวณทางเข้าอาคารได้ โดยทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ 1. การรวบรวมข้อมูล
: ติดตั้งและใช้เซ็นเซอร์ตรวจจับเสียงรบกวนหรือไมโครโฟนในบริเวณใกล้เคียงอาคารเพื่อรวบรวมข้อมูลเสียงตามเวลาจริง ระดับเสียงภายนอก การรวบรวมข้อมูลนี้ควรประกอบด้วยปัจจัยต่างๆ เช่น ช่วงเวลาของวัน วันในสัปดาห์ สภาพอากาศ และเหตุการณ์หรือกิจกรรมเฉพาะใดๆ ในบริเวณใกล้เคียง
2. การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: ทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูลเสียงที่รวบรวมไว้ล่วงหน้าเพื่อขจัดเสียงรบกวนหรือการรบกวนที่ไม่เกี่ยวข้องกับสภาพแวดล้อมภายนอก ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับเทคนิคต่างๆ เช่น การกรอง การลดสัญญาณรบกวน และการทำให้เป็นมาตรฐาน
3. การสกัดคุณสมบัติ: แยกคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องจากข้อมูลเสียงที่ประมวลผลล่วงหน้าซึ่งสามารถช่วยระบุระดับเสียงรบกวนและความสะดวกสบายของผู้ใช้ คุณสมบัติเหล่านี้อาจรวมถึงความเข้มของเสียง การกระจายความถี่ รูปแบบชั่วขณะ และมาตรวัดทางจิตประสาท เช่น ความดังหรือความน่ารำคาญ
4. การติดฉลากข้อมูล: ติดฉลากข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้าด้วยคะแนนส่วนตัวที่สอดคล้องกันของความสะดวกสบายของผู้ใช้ที่รวบรวมผ่านแบบสำรวจหรือความคิดเห็นของผู้ใช้ สิ่งนี้จะสร้างชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับสำหรับการฝึกโมเดล
5. การฝึกอบรมโมเดล: ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อฝึกโมเดลการคาดการณ์โดยใช้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ สามารถใช้แบบจำลอง AI ต่างๆ ได้ เช่น แบบจำลองการถดถอยหรือสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึก เช่น เครือข่ายประสาทเทียม (CNN) หรือโครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (RNN)
6. การประเมินโมเดล: ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมโดยใช้เมตริกที่เหมาะสม เช่น ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสองหรือความแม่นยำ ขั้นตอนนี้ช่วยให้แน่ใจว่าโมเดลสามารถคาดการณ์ระดับเสียงรบกวนภายนอกและผลกระทบต่อความสะดวกสบายของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำ
7. การทำนายตามเวลาจริง: ใช้แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเสียงตามเวลาจริงอย่างต่อเนื่องจากเซ็นเซอร์เสียง/ไมโครโฟนที่ติดตั้งภายนอกอาคาร จากนั้นโมเดลจะสามารถคาดการณ์ระดับเสียงรบกวนจากภายนอกที่คาดไว้ และประเมินความสะดวกสบายของผู้ใช้ตามรูปแบบที่เรียนรู้
8. การสนับสนุนการตัดสินใจ: รวมระดับเสียงที่คาดการณ์ไว้และการประเมินความสะดวกสบายของผู้ใช้เข้ากับระบบควบคุมอาคารอื่น ๆ เพื่อทำการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด ตัวอย่างเช่น การปรับระบบระบายอากาศหรือ HVAC การควบคุมอุปกรณ์ตัดเสียงรบกวน หรือการแจ้งผู้โดยสารเกี่ยวกับความรู้สึกไม่สบายที่อาจเกิดขึ้น
ด้วยการผสานรวม AI เข้ากับการวิเคราะห์และคาดการณ์ระดับเสียงภายนอก ผู้จัดการอาคารและนักออกแบบสามารถเพิ่มความสะดวกสบายของผู้ใช้ ใช้มาตรการป้องกัน และเพิ่มคุณภาพโดยรวมของพื้นที่ทางเข้าอาคาร
วันที่เผยแพร่: