居住者の健康を予測するための心理音響機械学習評価方法の評価

現代の建物では、空調された屋内環境が居住者の生産性と健康にとって重要ですが、ファンの騒音や気流の乱れはこれらの利点を大きく損なう可能性があります。人間と環境の相互作用は複雑なプロセスであり、従来のエネルギーに基づく音響メトリクスではこれをモデル化するには不十分なことが多いです。したがって、この研究は建物の音響のための多次元音質評価フレームワークを進めることを目的としています。従来の回帰アプローチ（CRA）、一般予測モデル（GPM）、および心理音響機械学習（PML）評価方法の3つの方法を評価し、3つの知覚次元（評価、強さ、活動；EPA）および居住者の健康に対する負の騒音影響（O1：不快、O2：迷惑、O3：ストレス、O4：受け入れがたい）を予測しました。4つの一般的な空調建築環境にわたって432の多次元音質評価に基づき、PMLはEPAスコア予測に対して最良の適合度を達成しました（調整済みR2 = 0.61）。CRA（0.32）およびGPM（0.15）と比較して、すべての負の騒音影響を効果的に予測しました（調整済みR2 = 0.53–0.61）。PML評価方法は、持続可能な建築デザインのために、時間変動する心理音響特性を30秒のサウンドトラックから227 × 227ピクセルの心理音響ヒートマップに符号化することによって、音質と健康予測のためのスマートで信頼性のあるソリューションを提供します。