在高校教育环境中，学生群体因学习、社交、娱乐等活动存在显著的作息差异，夜间游戏喧哗、视频外放、社交聚会等噪声已成为干扰正常睡眠的主要因素。据调查，超过 60% 的学生反映曾因寝室噪声导致睡眠不足，进而影响次日学习效率与身心健康。然而，传统依赖宿管人员人工巡查的方式存在覆盖面有限、响应滞后、主观性强等弊端，难以捕捉突发噪声与隐蔽违规行为；普通噪声监测设备仅能记录数值，无法区分正常生活声响与违规噪声，导致管理缺乏针对性。与此同时， “睡眠令” 等政策明确要求保障学生充足睡眠时间，校园寝室管理亟需智能化手段。学生睡眠保障噪声分贝实时监测系统带识别款应运而生，其搭载高精度传感器与 AI 声学识别技术，可 24 小时实时监测寝室分贝值，并通过机器学习算法智能区分键盘敲击、正常交谈与违规高分贝噪声，一旦违规行为触发预设阈值，系统立即向宿管终端推送预警信息，同时留存音频证据辅助溯源管理。该系统既保障了学生正常生活需求，又能管控违规噪声，为校园作息秩序维护与睡眠健康管理提供科学、高效的解决方案。

宿舍噪声监测系统

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

更新时间：2025/7/14 10:12:14