AI có thể được sử dụng để phân tích và dự đoán mức độ tiếng ồn bên ngoài cũng như tác động của chúng đối với sự thoải mái của người dùng trong không gian lối vào của tòa nhà thông qua các bước sau: 1. Thu thập dữ liệu
: Cài đặt và sử dụng cảm biến tiếng ồn hoặc micrô trong vùng lân cận của tòa nhà để thu thập dữ liệu âm thanh theo thời gian thực của mức độ tiếng ồn bên ngoài. Việc thu thập dữ liệu này phải bao gồm nhiều yếu tố khác nhau như thời gian trong ngày, ngày trong tuần, điều kiện thời tiết và bất kỳ sự kiện hoặc hoạt động cụ thể nào gần đó.
2. Xử lý trước dữ liệu: Làm sạch và xử lý trước dữ liệu âm thanh đã thu thập để loại bỏ mọi tạp âm hoặc nhiễu không liên quan đến môi trường bên ngoài. Điều này có thể liên quan đến các kỹ thuật như lọc, giảm nhiễu và chuẩn hóa.
3. Trích xuất tính năng: Trích xuất các tính năng có liên quan từ dữ liệu âm thanh được xử lý trước có thể giúp mô tả mức độ tiếng ồn và sự thoải mái của người dùng. Các tính năng này có thể bao gồm cường độ âm thanh, phân bố tần số, kiểu thời gian và các chỉ số tâm lý âm thanh như độ ồn hoặc độ khó chịu.
4. Gắn nhãn dữ liệu: Gắn nhãn dữ liệu được xử lý trước với xếp hạng chủ quan tương ứng về mức độ thoải mái của người dùng được thu thập thông qua khảo sát hoặc phản hồi của người dùng. Điều này sẽ tạo một tập dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo mô hình.
5. Đào tạo mô hình: Sử dụng các kỹ thuật máy học để đào tạo mô hình dự đoán bằng tập dữ liệu được gắn nhãn. Có thể sử dụng nhiều mô hình AI khác nhau, chẳng hạn như mô hình hồi quy hoặc kiến trúc học sâu như mạng thần kinh tích chập (CNN) hoặc mạng thần kinh tái phát (RNN).
6. Đánh giá mô hình: Đánh giá hiệu suất của mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng các số liệu thích hợp như lỗi bình phương trung bình hoặc độ chính xác. Bước này giúp đảm bảo rằng mô hình có thể dự đoán chính xác mức độ tiếng ồn bên ngoài và tác động của chúng đối với sự thoải mái của người dùng.
7. Dự đoán theo thời gian thực: Triển khai mô hình được đào tạo để liên tục phân tích dữ liệu âm thanh theo thời gian thực từ các cảm biến tiếng ồn/micrô được lắp đặt bên ngoài tòa nhà. Sau đó, mô hình có thể dự đoán mức độ tiếng ồn bên ngoài dự kiến và ước tính sự thoải mái của người dùng dựa trên các mẫu đã học.
8. Hỗ trợ ra quyết định: Kết hợp mức độ tiếng ồn dự đoán và đánh giá sự thoải mái của người dùng với các hệ thống kiểm soát tòa nhà khác để đưa ra quyết định sáng suốt. Ví dụ: điều chỉnh hệ thống thông gió hoặc HVAC, điều khiển các thiết bị khử tiếng ồn hoặc thông báo cho những người cư ngụ về sự khó chịu có thể xảy ra.
Bằng cách tích hợp AI vào phân tích và dự đoán mức độ tiếng ồn bên ngoài, các nhà quản lý và thiết kế tòa nhà có thể tối ưu hóa sự thoải mái của người dùng, thực hiện các biện pháp phòng ngừa và nâng cao chất lượng tổng thể của không gian lối vào tòa nhà.
Ngày xuất bản: