在职业学校学生宿舍环境中，人员密集、作息习惯差异大，夜间娱乐、聚会、设备运行等行为易引发持续性或突发性噪声，加之部分宿舍隔音条件有限，使得噪声问题更为突出。长期暴露于高噪声环境不仅严重干扰学生正常休息与学习，影响睡眠质量、降低学习效率，还可能引发焦虑、注意力下降等健康隐患，甚至导致同学间矛盾冲突。因此，构建科学高效的学生宿舍噪声监测系统，实时把控宿舍环境声级变化，对保障学生身心健康、维护和谐宿舍秩序、提升校园管理水平具有重要意义。

宿舍噪声监测系统

噪声自动监测

奥斯恩宿舍噪声监管系统是基于校园寝室噪声吵闹，应急突发事件特别设计推出的一款校园智慧系统，通过物联网技术与现场端仪器仪表进行互联互通，完成对寝室声环境数据实时采集，并对采集数据统计分析，计算噪声值，是一种简易型的室内声环境监测系统。

特性与优点

体积小，外形迷你，尺寸50*55*30mm； 24小时自动监测，无需人工干预，稳定可靠； 安装简易，配套辅助挂件实现壁挂安装； 测量范围宽、线形度好、使用方便、便于安装、传输距离远； 监测因子为声音分贝大小，即达到了噪声监管目的，又尊重学生的隐私； DC12V供电，RJ45有线供网。

AI噪声智慧监管

奥斯恩宿舍噪声监管系统（带声纹识别款），是基于普通款进行升级改造，针对宿舍噪声源头多而研发，可对超标噪声源进行分析与筛选，对符合超标的噪声类型进行推送，对无效噪声（如打鼾声等生理特征导致的噪声）不做报警处理。

特性与优点

具备声纹智能分析功能，有效地识别不同类型的噪声源； 体积小，外形迷你，尺寸50*55*30mm； 24小时自动监测，无需人工干预，稳定可靠； 安装简易，配套辅助挂件实现壁挂安装； 测量范围宽、线形度好、使用方便、便于安装、传输距离远； 监测因子为声音分贝大小，即达到了噪声监管目的，又尊重学生的隐私； DC12V供电，RJ45有线供网。

AI声纹识别

声纹识别，也被称为说话人识别，是一种生物识别技术，通过转换声音信号为电信号，用计算机进行特征提取和身份验证。其生物学基础在于生物的语音信号携带着独特的声波频谱，就像指纹一样具有性和稳定性。能够识别宿舍中不同类型的声源，如打鼾声。

特性与优点

特征提取：预加重->分加窗->离散傅里叶变换->梅尔滤波器组->逆离散傅里叶变换 -->结果输出 模型训练集：>10000个训练样本 声纹识别准确率：≥85% 识别响应速率：>3s 调用方式：支持云端调用或者本地终端调用 技术协议：支持HTTP协议

设备配置清单

更新时间：2025/6/18 8:57:41