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当前位置:深圳市奥斯恩净化技术有限公司 > 产品中心 > 噪声与振动监测设备 > 校园寝室宿舍作息管理噪声监测仪 学生睡眠保障噪声分贝实时监测系统带识别款
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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
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