আপনার মোবাইল ফোন দিয়ে শব্দ দূষণ পরিমাপ করুন এবং মানচিত্র করুন: 4 টি ধাপ (ছবি সহ)

2024 লেখক: John Day | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-30 08:03

80 dB (A)) "," শীর্ষ ": 0.13263157894736843," বাম ": 0.506," উচ্চতা ": 0.1957894736842105," প্রস্থ ": 0.276}]">

নিকোলাস মাইসননিউভ (সনি সিএসএল প্যারিস) ম্যাথিয়াস স্টিভেনস (ভ্রিজে ইউনিভার্সিটি ব্রাসেল / সনি সিএসএল প্যারিস) লুক স্টিলস (ভ্রিজে ইউনিভার্সিটি ব্রাসেল / সনি সিএসএল প্যারিস)

এই "ইন্সট্রাকটেবল" -এ আপনি শিখবেন কিভাবে আপনি আপনার জিপিএস-সজ্জিত মোবাইল ফোনকে মোবাইল স্টেশন হিসেবে ব্যবহার করতে পারেন যাতে আপনার ব্যক্তিগত আওয়াজের পরিমাপ পরিমাপ করা যায় এবং আপনার আশেপাশের বা শহরের সম্মিলিত শব্দ ম্যাপিংয়ে অংশগ্রহণ করা যায়। গুগল আর্থ ব্যবহার করে মানচিত্রগুলি দৃশ্যমান করা যেতে পারে শব্দ দূষণ অনেক শহরে একটি গুরুতর সমস্যা। যদিও কিছু বড় শহরের কর্তৃপক্ষ সমস্যা পর্যবেক্ষণের জন্য প্রচারাভিযান শুরু করেছে, কিন্তু তারা যে মানচিত্র তৈরি করে তা সবসময় সহজেই অ্যাক্সেসযোগ্য হয় না এবং সাধারণভাবে যে বিশৃঙ্খলার মুখোমুখি হয় তার মধ্যে পার্থক্যগুলি (সময় এবং স্থান) উপলব্ধি করার জন্য যথেষ্ট বিশদ নয়। যাইহোক, আমাদের নতুন প্রযুক্তি ব্যবহার করে আপনি আপনার আশেপাশের শহর বা শহরের শব্দ ম্যাপিংয়ে অবদান রেখে এই ধরনের পরিবেশগত সমস্যাগুলির পর্যবেক্ষণ উন্নত করতে সাহায্য করতে পারেন এবং এইভাবে শব্দ দূষণের "উইকিম্যাপিয়া" এর একটি অংশে অংশগ্রহণ করতে পারেন। প্যারিসে কম্পিউটার সায়েন্স ল্যাবরেটরি। এই প্রকল্পটি সাধারণ জনগণকে যুক্ত করে শব্দ দূষণ পর্যবেক্ষণের জন্য একটি নতুন অংশগ্রহণমূলক পদ্ধতির বিকাশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। আমাদের লক্ষ্য হল মোবাইল ফোনের বর্তমান ব্যবহারকে নয়েজ সেন্সরে পরিণত করে প্রতিটি নাগরিককে তার দৈনন্দিন পরিবেশে নিজের এক্সপোজার পরিমাপ করতে এবং তার শহর বা আশেপাশের সম্মিলিত শব্দ ম্যাপিংয়ে অংশগ্রহণ করতে সক্ষম করা। আরো সাধারণভাবে এই গবেষণা প্রকল্পটি অনুসন্ধান করে কিভাবে অংশগ্রহণমূলক সেন্সিং এর ধারণা পরিবেশগত সমস্যা এবং বিশেষ করে শব্দ দূষণ নিরীক্ষণের জন্য প্রয়োগ করা যায়। অংশগ্রহণমূলক অনুভূতি ব্যাপকভাবে মোতায়েন করা মোবাইল ডিভাইস (যেমন স্মার্ট ফোন, পিডিএ) ব্যবহার করে বিতরণ সেন্সর নেটওয়ার্ক তৈরি করে যা জনসাধারণ এবং পেশাদার ব্যবহারকারীদের স্থানীয় জ্ঞান সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং ভাগ করে নিতে সক্ষম করে। আপনি dB (A) (পেশাদার ডিভাইসের তুলনায় কয়েক ডেসিবেলের নির্ভুলতার সাথে) শব্দটির মাত্রা পরিমাপ করতে সক্ষম হবেন, আপনি কীভাবে শব্দটি অনুভব করেন তা মন্তব্য করুন (ট্যাগিং, বিরক্তির বিষয়গত স্তর) এবং সমস্ত তথ্য পাঠান (টাইমস্ট্যাম্প + আপনার ফোনের ইন্টারনেট সংযোগের মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয়ভাবে NoiseTube সার্ভারে ভূ-স্থানীয় পরিমাপ + মানব ইনপুট)। পরবর্তীতে (সমষ্টিগত) ফলাফলগুলি মানচিত্রে দৃশ্যমান করা যেতে পারে, যেমন ১ ম চিত্রে উদাহরণ দ্বারা দেখানো হয়েছে। NoiseTube অভিজ্ঞতায় অংশ নেওয়ার প্রেরণা ১। আপনার ব্যক্তিগত সাউন্ড এক্সপোজার পরিমাপ করুন এবং আপনার পরিবেশ সম্পর্কে আরো সচেতন থাকুন আমি কত ডেসিবেল উন্মুক্ত আমার দিনের সময়? এই ধরনের তথ্য বর্তমানে নাগরিকদের জন্য পাওয়া কঠিন। আমাদের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ধন্যবাদ আপনি ব্যয়বহুল সাউন্ড লেভেল মিটারের প্রয়োজন ছাড়াই রিয়েল-টাইমে ডিবি (এ) তে আপনার এক্সপোজার পরিমাপ করতে পারবেন। আমরা মনে করি যে ব্যক্তিগতকৃত পরিবেশগত তথ্য জনসাধারণের সচেতনতা এবং আচরণের উপর বড় প্রভাব ফেলতে পারে যা বর্তমানে সরকারী সংস্থার দ্বারা প্রদত্ত বৈশ্বিক পরিবেশগত পরিসংখ্যানের তুলনায়। 2. আপনার শহরের শব্দ দূষণের পর্যবেক্ষণ/ম্যাপিংয়ে অংশগ্রহণ করুন আপনার মোবাইল ফোনের মাধ্যমে আপনি (এবং আপনার গোষ্ঠী) ভূ-স্থানীয় পরিমাপ সংগ্রহ করতে পারেন, তাদের টীকা টানতে পারেন এবং স্থানীয় শব্দ দূষণ মানচিত্রে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পাঠাতে পারেন, স্থানীয় সম্প্রদায়ের জন্য সহায়ক তথ্য প্রদান করতে পারেন সরকারী প্রতিষ্ঠানগুলি স্থানীয় সমস্যার বিষয়ে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য সহায়তা করে যাতে কর্মকর্তাদের (পরিবেশগত সংস্থা, ব্যয়বহুল পরিমাপের প্রচারণার জন্য সরকারী তহবিল) আপনার আশেপাশে মনোযোগ দিতে পারে। 3. আপনার অভিজ্ঞতা থেকে শব্দকে আরও ভালভাবে বুঝতে বিজ্ঞানীদের সাহায্য করুন স্থির, নির্দিষ্ট স্থানে স্থির সেন্সর থেকে আসা বর্তমান শব্দ দূষণের তথ্যগুলির বিপরীতে, আপনার 'মানুষকেন্দ্রিক' ডেটা মানুষের কাছে শব্দ দূষণের সমস্যাটি আরও ভালভাবে বুঝতে বিজ্ঞানীদের কাছে অনেক মূল্যবান হতে পারে এক্সপোজার। NoiseTube আর্কিটেকচার NoiseTube প্ল্যাটফর্মটিতে একটি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে যা অংশগ্রহণকারীদের তাদের মোবাইল ফোনে ইনস্টল করতে হবে যাতে এটি একটি নয়েজ সেন্সর ডিভাইসে পরিণত হয়। এই মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনটি বিভিন্ন সেন্সর থেকে স্থানীয় তথ্য সংগ্রহ করে এবং এটি NoiseTube সার্ভারে পাঠায়, যেখানে সকল অংশগ্রহণকারীর তথ্য কেন্দ্রীভূত এবং প্রক্রিয়াজাত করা হয়। ২ য় চিত্রটি এই স্থাপত্যের একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ দেখায়। যেহেতু মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনটি আমাদের অংশগ্রহণকারীদের জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ উপাদান আমরা এখন ধাপ 1 এ বিস্তারিত আলোচনা করব।

ধাপ 1: সরঞ্জাম এবং সফ্টওয়্যার

মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনের বৈশিষ্ট্যগুলি - আপনার রিয়েল টাইমে আপনার আওয়াজের মাত্রা পরিমাপ এবং দৃশ্যমান করা - পরিমাপের বিষয়ে মন্তব্য করার জন্য ট্যাগ করা (যেমন গোলমালের উৎস, অনুভূত বিরক্তির রেটিং, …)। এই তথ্যটি তৈরি করা গোলমাল মানচিত্রে একটি শব্দার্থিক স্তর যুক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। - আপনার ব্যক্তিগত "এক্সপোজার প্রোফাইল" এবং সম্মিলিত গোলমালের মানচিত্র আপডেট করতে আমাদের সার্ভারে আপনার অ্যাকাউন্টে স্বয়ংক্রিয়ভাবে (ভূ-স্থানীয় এবং টাইমস্ট্যাম্পেড) ডেটা পাঠাচ্ছে। প্রয়োজনীয়তা-একটি বিল্ট-ইন জিপিএস-চিপসেট বা একটি বাহ্যিক জিপিএস-রিসিভার সহ একটি ফোন যা ব্লুটুথের মাধ্যমে ফোনের সাথে সংযুক্ত হতে পারে। -জাভা J2ME প্ল্যাটফর্ম সমর্থনকারী একটি ফোন (এক্সটেনশন সহ CLDC/MIDP প্রোফাইল: JSR-179 (অবস্থান API) এবং JSR-135 (মোবাইল মিডিয়া API))। - ইন্টারনেট ব্যবহারের জন্য একটি ডেটা প্ল্যান সাবস্ক্রিপশন (GPRS/EDGE/3G এর মাধ্যমে)।

• আপাতত, অ্যাপ্লিকেশনটি শুধুমাত্র নোকিয়া এন 95 8 জিবি এবং নোকিয়া 6220 সি -তে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে পরীক্ষা করা হয়েছে। অন্যান্য ব্র্যান্ড/মডেল কাজ করতে পারে বা নাও করতে পারে। কয়েক সপ্তাহের মধ্যে আমরা অ্যাপল আইফোনের একটি সংস্করণ প্রকাশের পরিকল্পনা করছি। আপনি এই এবং ভবিষ্যতের অন্যান্য রিলিজ সম্পর্কে অবগত থাকার জন্য NoiseTube.net এর মাধ্যমে সাবস্ক্রাইব করতে পারেন।
• বিশ্বাসযোগ্য ডেসিবেল পরিমাপ অর্জনের জন্য শুধুমাত্র সমর্থিত (ক্যালিব্রেটেড) টেলিফোন মডেল ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়।

বিকল্প পদ্ধতি ফোন + বাহ্যিক মাইক্রোফোন অন্তর্নির্মিত মাইক্রোফোন ব্যবহার করার পরিবর্তে, আপনি একটি বহিরাগত মাইক্রোফোন প্লাগ করতে পারেন। চিত্র 1 এ আপনি নকিয়া এন 95 এর জন্য একটি কাস্টম-তৈরি বাইরের মাইক্রোফোন দেখতে পাচ্ছেন। আপনি যদি একটি বহিরাগত মাইক্রোফোন ব্যবহার করেন, তাহলে আমরা আপনাকে পরামর্শ দিচ্ছি যে মাইক্রোফোনটি আপনার মুখের খুব কাছাকাছি না রেখে কেবল আপনার নিজের কণ্ঠস্বর পরিমাপ এড়াতে; আপনার কব্জির কাছাকাছি মাইক্রোফোন সংযুক্ত করা একটি ভাল বিকল্প। ডিজিটাল সাউন্ড রেকর্ডার + মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন + ডেস্কটপ অ্যাপ্লিকেশন নয়েসটিউবের প্রথম সংস্করণে, মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা জোরে জোরে পরিমাপ বাস্তব সময়ে করা হয়নি। পরিবর্তে, একটি ডিজিটাল সাউন্ড রেকর্ডার (যেমন: এম-অডিও মাইক্রোট্র্যাক এক্স সিরিজ) পরিবেষ্টিত শব্দ রেকর্ড করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন (v1.0) ব্যবহারকারীর স্থানীয়করণ (জিপিএস এর মাধ্যমে) এবং মন্তব্য (ট্যাগিং, রেটিং, …) সহজতর করার লক্ষ্যে। একটি ডেস্কটপ অ্যাপ্লিকেশন তখন রেকর্ড করা শব্দ থেকে উচ্চস্বরের পরিমাপ বের করার জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল, সেই তথ্যটিকে লোকেশন ট্র্যাক এবং ব্যবহারকারীর মন্তব্যগুলির সাথে একত্রিত করে এবং এই তথ্য সার্ভারে পাঠাতে। চিত্র 2 NoiseTube v1.0 এর স্থাপত্যের একটি ওভারভিউ দেখায়।

ধাপ 2: NoiseTube মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করে

শুরু করা একবার আপনি NoiseTube ওয়েবসাইটে একটি অ্যাকাউন্ট তৈরি করলে, প্রয়োজনীয় যন্ত্রপাতি খুঁজে পেয়ে আমাদের সফটওয়্যার ইনস্টল করলে, আপনি NoiseTube অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার শুরু করতে পারেন। একবার আপনি সফলভাবে একবার লগ ইন করলে, পরের বার আপনি এটি শুরু করলে অ্যাপ্লিকেশনটি এই ধাপটি বাইপাস করবে।) আপনি এখন NoiseTube প্রকল্পে পরিমাপ এবং অবদান শুরু করতে পারেন। নীচে আমরা বিভিন্ন অংশ নিয়ে আলোচনা করেছি, যার প্রতিটিই অ্যাপ্লিকেশনের একটি প্রধান বৈশিষ্ট্যের সাথে মিলে যায়। 1) পরিবেষ্টিত শব্দের উচ্চতা পরিমাপ পরিমাপ স্বয়ংক্রিয়ভাবে শুরু হবে। আপনি বর্তমান জোরে মান দেখতে পারেন - dB (A) এর পরিমাপ - উপরের বাম দিকে। এই মানটির অর্থ যোগ করার জন্য এটি বর্তমান এক্সপোজার স্তরের সম্ভাব্য স্বাস্থ্য ঝুঁকির প্রতিনিধিত্বকারী একটি রঙের সাথে যুক্ত:

• <60 dB (A): সবুজ (কোন ঝুঁকি নেই)
• > = 60 এবং <70: হলুদ (বিরক্তিকর)
• > = 70 এবং <80: কমলা (সতর্ক থাকুন)
• > 80: লাল (ঝুঁকিপূর্ণ)।

পরিমাপিত উচ্চতার বিবর্তন দেখতে একটি ইতিহাসের বক্ররেখাও আঁকা হয়। প্রকৃতপক্ষে কী পরিমাপ করা হয়েছে তা আরও ভালভাবে বোঝার জন্য নীচের 'উচ্চস্বরের পরিমাপ সম্পর্কে' বিভাগটি দেখুন। 2) মন্তব্য ট্যাগিং শারীরিক পরিমাপে অর্থের একটি স্তর যুক্ত করে সম্প্রদায়কে অবহিত করার জন্য এবং পরে মানচিত্রে গোলমালের প্রকৃতি দেখতে। ইউটিউবে মুভি ট্যাগ করার মতো অথবা ডিলিশিয়াসে ওয়েবপৃষ্ঠা, আপনি কমা দ্বারা পৃথক করা যেকোনো মুক্ত শব্দ যোগ করে শব্দ উদারতাকে ট্যাগ করতে পারেন (যেমন গোলমালের উৎস বা প্রসঙ্গ, রেটিং ইত্যাদি।) গোলমাল একটি জটিল ঘটনা অত্যন্ত বিষয়গত উপায়ে মানুষ এটি উপলব্ধি করে। এই বিষয়গত বিষয়গুলি অধ্যয়ন করার জন্য আমরা "(সামাজিক) বিরক্তিকর মিটার" (২ য় চিত্র এটি কেমন হতে পারে তার পূর্বরূপ দেখায়) এবং শব্দ দূষণের বিষয়ভিত্তিক মানচিত্র তৈরি করতে মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনে আরও বিষয়গত উপাদান যুক্ত করব। 3) ভূ-স্থানীয়করণ পরিমাপ ব্যবহারকারী স্থানীয়করণ আইকনে ক্লিক করে একটি স্বয়ংক্রিয় (জিপিএস ব্যবহার করে) বা একটি ম্যানুয়াল স্থানীয়করণ মোডের মধ্যে স্যুইচ করতে পারেন (চিত্র 1 দেখুন)। জিপিএস ব্যবহার করে। যদি এটি সফল না হয় (যেমন একটি অভ্যন্তরীণ পরিস্থিতির কারণে) এটি ম্যানুয়াল মোডে চলে যাবে, যেখানে ব্যবহারকারীকে তার অবস্থান (যেমন একটি ঠিকানা, সাবওয়ে স্টেশন লাইন) প্রবেশ করতে হবে। পূর্বনির্ধারিত অবস্থানের তালিকা থেকে আপনার বর্তমান অবস্থান নির্বাচন করাও সম্ভব। এই অবস্থানগুলি ব্যক্তিগত "প্রিয়" (যেমন: বাড়ি বা অফিস) বা পাবলিক প্লেস (যেমন: রাস্তাঘাট, পাতাল রেল স্টেশন) হতে পারে। উচ্চতা পরিমাপ সম্পর্কে আরো তথ্য উচ্চতা মিটার সমান ধারাবাহিক সাউন্ড লেভেল (Leq) dB (A) পরিমাপ করে একটি নির্দিষ্ট সময়ের ব্যবধানে রেকর্ড করা শব্দ। প্রতিটি চক্রে অ্যাপ্লিকেশনটি সময়ের ব্যবধানে পরিবেশগত শব্দ (22500 Hz, 16bit) রেকর্ড করে, তারপর Leq মান বের করার জন্য সংকেত প্রক্রিয়া করে। দুটি বিরতি সম্ভব: 1) ধীর প্রতিক্রিয়া (1 সেকেন্ড, ডিফল্ট মোড), এটি ধীর শব্দের বৈচিত্র্য পরিমাপ করতে দেয়, ধ্রুবক বা পটভূমির শব্দগুলির জন্য দরকারী; 2) দ্রুত প্রতিক্রিয়া/সংক্ষিপ্ত Leq (125ms), সময় পরিবর্তিত শব্দের জন্য (যেমন ছোট ঘটনা)। ফাস্ট রেসপন্স মোড বর্তমানে পরীক্ষামূলক তাই এখন আমরা ধীর প্রতিক্রিয়া মোড ব্যবহার করার পরামর্শ দিচ্ছি। সাউন্ড ক্রমাঙ্কন এবং তথ্যের বিশ্বাসযোগ্যতা সম্পর্কে একটি নকিয়া N95 8GB- এ বিশ্বাসযোগ্য তথ্য পেতে আমাদের আবেদনটি ক্রমাঙ্কন করার জন্য, আমরা একটি সাউন্ড লেভেল মিটার ব্যবহার করেছি। আমরা শব্দের উৎস হিসাবে একটি গোলাপী শব্দ উৎপন্ন করেছি এবং সাউন্ড লেভেল মিটার দ্বারা পরিমাপ করা ডেসিবেল এবং N95 ফোনে আমাদের অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা পরিমাপ করা উচ্চস্বরের বিভিন্ন স্তরে (প্রতি 5 ডিবি, 35 ডিবি থেকে 100 ডিবি পর্যন্ত) তুলনা করেছি। চিত্র 3 এই নিবন্ধিত মানগুলির একটি গ্রাফ দেখায়। আমরা +/- 10 dB (A) এর কাছাকাছি নির্ভুলতার সাথে একটি বক্ররেখা পেয়েছি। সংশোধনকারী হিসাবে এই ফাংশনের বিপরীত ব্যবহার করার পরে আমরা ভাল ফলাফল পেয়েছি (+/- 3 db এর নির্ভুলতা)। আমরা ভবিষ্যতের আইফোন সংস্করণের সাথে একই ক্রমাঙ্কন করার পরিকল্পনা করছি। একবার আপনি কিভাবে NoiseTube অ্যাপ্লিকেশনটি ব্যবহার করবেন তা বুঝতে পারলে, আমরা আপনাকে আপনার পাড়ার রাস্তায় এটি পরীক্ষা করার জন্য আমন্ত্রণ জানাই!

ধাপ 3: ফলাফলগুলি ভিজ্যুয়ালাইজ করা

দুটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন বর্তমানে অ্যাক্সেসযোগ্য। মানুষের এক্সপোজার রিয়েল-টাইম মনিটরিং রিয়েল-টাইম মনিটরিং গুগল আর্থ ব্যবহার করে অংশগ্রহণকারীদের যৌথ শব্দ এক্সপোজার কল্পনা করার প্রস্তাব দেওয়া হয়েছে। আপনি এটি https://noisetube.net/public/realtime.kml এ গিয়ে দেখতে পারেন। একজন ব্যবহারকারীকে একটি সিলিন্ডার দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় যার উচ্চতা এবং রঙ উচ্চতার সাথে সমানুপাতিক (ডিবি (A) তে লেক মাপা হয়) ব্যবহারকারীর শব্দ এক্সপোজার আপনার শহরে শব্দ দূষণের মানচিত্র আপনি গিয়ে আপনার ব্যক্তিগত এক্সপোজারের বর্তমান মানচিত্রও দেখতে পারেন আপনার অ্যাকাউন্টে এবং "আমার মানচিত্র" নির্বাচন করে (অথবা সরাসরি: (https://noisetube.net/users/{username}/map.kml]) এর মাধ্যমে একটি উচ্চতা পরিমাপ (রঙ উচ্চতার স্তরের সাথে সমানুপাতিক)। এই ভৌত স্তরের উপরে একটি শব্দার্থিক স্তর রয়েছে যা পরিমাপের অর্থ বর্ণনা করে (যেমন শব্দটির উত্স)।

ধাপ 4: ভবিষ্যত গবেষণা এবং উপসংহার

ওয়েব ২.০ এর "বিটা" স্পিরিটের জন্য সত্য আমরা উন্নয়নের প্রাথমিক পর্যায় সত্ত্বেও সবার জন্য আমাদের প্ল্যাটফর্ম খুলে দেওয়ার সিদ্ধান্ত নিয়েছি। অদূর ভবিষ্যতে আমাদের সরঞ্জামগুলির আপডেট সংস্করণগুলি উন্নত এবং নতুন বৈশিষ্ট্য সরবরাহ করবে। আমাদের গবেষণা এবং উন্নয়ন বেশ কয়েকটি ট্র্যাক ধরে চলবে: ক্যালিব্রেশন সঠিক ক্রমাঙ্কন ছাড়াই, সেন্সর ডিভাইসগুলি এমন ডেটা তৈরি করে যা প্রতিনিধিত্বমূলক নাও হতে পারে বা বিভ্রান্তিকরও হতে পারে। তাহলে কিভাবে আমরা প্রতিবার একটি দামি সাউন্ড লেভেল মিটার ব্যবহার না করে শত শত বিভিন্ন মোবাইল ফোনের ধরন বা অন্যান্য সাউন্ড রেকর্ডার ক্যালিব্রেট করতে পারি? আমরা বিভিন্ন ট্র্যাক দ্বারা এই ধরনের গবেষণা প্রশ্নগুলি তদন্ত করার প্রস্তাব দিই, যেখানে ক্যালিব্রেটেড ফোন বা অ্যাকোস্টিক্যাল স্থিতিশীল অবস্থানগুলি একটি ফোনকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে (পুনরায়) ক্যালিব্রেট করতে রেফারেন্স পয়েন্ট হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে (যেমন 2 ফোনের মধ্যে ক্রমাঙ্কন, ব্লুটুথের মাধ্যমে সংযুক্ত, যেখানে একটি রেফারেন্স এবং অন্যটি হল ক্যালিব্রেট করার ফোন)। ইন্ডোর লোকালাইজেশন জিপিএস সিস্টেম কার্যত ইনডোর লোকালাইজেশন সমর্থন করে না। কারণ বেশিরভাগ মানুষ তাদের দৈনন্দিন জীবনের অনেকটা ঘরের মধ্যেই কাটায় এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ ত্রুটি যা আমরা ম্যানুয়াল স্থানীয়করণের মাধ্যমে আংশিকভাবে সমাধান করেছি (ধাপ 2 দেখুন)। যাইহোক, এমন প্রযুক্তি রয়েছে যা অভ্যন্তরীণ পরিস্থিতিতে জিপিএসের বিকল্প হিসাবে কাজ করতে পারে। আরও আশাব্যঞ্জক (এবং ব্যাপকভাবে অধ্যয়ন করা) পন্থাগুলির মধ্যে একটি হল জিএসএম-ভিত্তিক পজিশনিং। এই ধরনের প্রযুক্তিগুলি পাতাল রেল (যেমন প্যারিসের মেট্রো নেটওয়ার্ক) -এর শব্দ অনুসন্ধানের জন্য বিশেষভাবে সহায়ক হতে পারে, যা খুব শোরগোল পরিবেশ হিসেবে পরিচিত। আমরা ইতিমধ্যেই টেম্পোরাল মার্কার নিয়ে কিছু পরীক্ষা -নিরীক্ষা করেছি এবং ইন্টারপোলেশনের মাধ্যমে অবস্থান পুনর্গঠন করেছি (চিত্র দেখুন)। যাইহোক, জিএসএম-ভিত্তিক পজিশনিং ব্যবহার করে (বিভিন্ন স্টেশনে অ্যান্টেনা শনাক্তকরণ, স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যবহারকারীর অবস্থান সনাক্ত করার জন্য), আমরা আশা করি আমরা ভবিষ্যতে এই বিশেষ পরিবেশে আরো সঠিকভাবে স্থানীয় পরিমাপ তৈরি করতে সক্ষম হব। সামাজিক দিক: কমিউনিটি বিল্ডিং মানচিত্রে শব্দ দূষণের তথ্য উপস্থাপন করা সাধারণ বৈশিষ্ট্য। কিন্তু মানুষের কার্যকলাপ থেকে সাউন্ড এক্সপোজার রেকর্ড করা আমাদেরকে এমন এক ধরনের তথ্য সংগ্রহ করতে দেয় যা বেশি মানুষকেন্দ্রিক এবং শুধু স্থান-কেন্দ্রিক ডেটা নয় যা রাস্তায় রাখা traditionalতিহ্যবাহী স্ট্যাটিক সাউন্ড লেভেল মিটার দ্বারা সংগ্রহ করা হয়। এই পর্যবেক্ষণ থেকে আমরা আরও সামাজিক-সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলি দেখব। উদাহরণস্বরূপ, সাময়িক এবং ভৌগোলিক মাত্রায় আপনার গোলমাল এক্সপোজার ধারণকারী ব্যক্তিগত গোলমাল প্রোফাইল তৈরি করা এবং আপনার নিজস্ব ট্যাগযুক্ত শব্দগুলির একটি তালিকা তৈরি করা, মানুষের তুলনা এবং সমষ্টিগত কর্মকাণ্ডকে সমর্থন করার জন্য অনুরূপ প্রোফাইল খুঁজে বের করার একটি উপায় প্রদান করে। জনগণের অংশগ্রহণের জন্য ধন্যবাদ শব্দ দূষণ মনিটর এবং ম্যাপ করার একটি নতুন উপায়। NoiseTube প্ল্যাটফর্ম আপনাকে আপনার মোবাইল ফোন ব্যবহার করে বিতরণ করা শব্দ পরিমাপ প্রচারণায় অবদান রাখতে সক্ষম করে। এই প্ল্যাটফর্মটি এখনও ভারী বিকাশের অধীনে রয়েছে এবং অদূর ভবিষ্যতে আরও উন্নতি আনবে। যাইহোক, আমরা আপনাকে NoiseTube সম্প্রদায়ের সাথে যোগ দিতে এবং আমাদের সফটওয়্যারটি ব্যবহার করার জন্য আমন্ত্রণ জানাতে চাই। উপরন্তু আমরা জোর দিতে চাই যে আমরা পাবলিক বা গবেষণা সংস্থার সাথে সহযোগিতা করার জন্য উন্মুক্ত। আরও পড়ার জন্য আরো জানতে এবং NoiseTube প্রকল্প সম্পর্কে অবগত থাকার জন্য দয়া করে আমাদের ওয়েবসাইট www.noisetube.net এ যান। আপনি যদি এই কাজের বৈজ্ঞানিক পটভূমিতে পড়তে চান তবে দয়া করে এই কাগজগুলি পড়ুন:

• নিকোলাস মাইসননিউভ, ম্যাথিয়াস স্টিভেনস, মারিয়া নিসেন, পিটার হানাপ্পে এবং লুক স্টিলস। NoiseTube: মোবাইল ফোন দিয়ে শব্দ দূষণ পরিমাপ এবং ম্যাপিং। এনভায়রনমেন্টাল ইঞ্জিনিয়ারিং (ITEE 2009), থিসালোনিকি, গ্রীসে তথ্য প্রযুক্তি সম্পর্কিত চতুর্থ আন্তর্জাতিক সিম্পোজিয়ামে জমা দেওয়া হয়েছে। ২ 28-২ May, ২০০ 2009। পর্যালোচনার অধীনে। পিডিএফ
• নিকোলাস মাইসননিউভ, ম্যাথিয়াস স্টিভেনস, মারিয়া নিসেন, পিটার হানাপ্পে এবং লুক স্টিলস। নাগরিক শব্দ দূষণ পর্যবেক্ষণ। ডিজিটাল গভর্নমেন্ট রিসার্চ (dg.o2009), পুয়েবলা, মেক্সিকোতে 10 তম বার্ষিক আন্তর্জাতিক সম্মেলনে জমা দেওয়া হয়েছে। পিডিএফ

তথ্যসূত্র

• জে। বার্ক, ডি। এস্ট্রিন, এম। '' অংশগ্রহণমূলক সেন্সিং ''। এসিএম সেন্সিস ওয়ার্ল্ড সেন্সর ওয়েব ওয়ার্কশপে। এসিএম প্রেস, 2006।
• কফ ডি।, হ্যানসেন এম। এবং কং জে। এসিএম এর যোগাযোগ, 51 (3), পিপি। 24-33, মার্চ 2008, এসিএম প্রেস।
• জে।হেলব্রুক, এইচ।ফাস্টল এবং বি কেলার। শব্দের অর্থ কি উচ্চস্বরের বিচারকে প্রভাবিত করে? । অ্যাকোস্টিকসের উপর 18 তম আন্তর্জাতিক কংগ্রেসের প্রক্রিয়ায় (আইসিএ 2004)। পৃষ্ঠা 1097-1100।
• ডি।মেনজেল, এইচ।ফাস্টল, আর। গ্রাফ এবং জে। জোরে বিচারের উপর গাড়ির রঙের প্রভাব। আমেরিকার অ্যাকোস্টিক্যাল সোসাইটির জার্নালে, মে 2008, 123 (5), পৃষ্ঠা 2477-2479।
• পাওলোস, ই। ইত্যাদি। নাগরিক বিজ্ঞান: অংশগ্রহণমূলক নগরতন্ত্র সক্রিয় করা আরবান ইনফরম্যাটিক্সের গবেষণার হ্যান্ড-বুক ইন দ্য প্র্যাকটিস অ্যান্ড প্রমিস অফ দ্য রিয়েল-টাইম সিটি, মার্কাস ফথ (এড।), পিপি। 414-436, আইডিয়া গ্রুপ, 2008।
• এল। ইউ এবং জে। শহুরে খোলা জায়গায় শব্দ স্তরের মূল্যায়নের উপর সামাজিক, জনসংখ্যাতাত্ত্বিক এবং আচরণগত কারণগুলির প্রভাব। আমেরিকার অ্যাকোস্টিক্যাল সোসাইটির জার্নালে, ফেব্রুয়ারি 2008, 123 (2), পৃষ্ঠা 772-783।

স্বীকৃতি এই প্রকল্পের কাজটি আংশিকভাবে ইইউ দ্বারা চুক্তি IST-34721 (TAGora) এর অধীনে সমর্থিত হয়েছিল। TAGora প্রকল্পটি ইউরোপীয় কমিশনের ফিউচার অ্যান্ড ইমার্জিং টেকনোলজিস প্রোগ্রাম (IST-FET) দ্বারা অর্থায়ন করা হয়। ম্যাথিয়াস স্টিভেনস ফান্ড ফর সায়েন্টিফিক রিসার্চ, ফ্ল্যান্ডার্স (Aspirant van het Fonds Wetenschappelijk Onderzoek - Vlaanderen) এর গবেষণা সহকারী।