宿舍寝室噪声监测系统背景
现代集体生活中，宿舍、寝室的功能日益多元，不仅是休息的港湾，也是学习、社交的重要场所。但人员密集、作息习惯各异，导致噪声问题愈发突出。深夜的游戏激战声、日常的娱乐喧闹，不仅严重干扰他人休息，长期暴露在噪音环境中，还会引发睡眠障碍、注意力下降等健康问题。同时，传统人工巡查方式存在监管盲区，噪声发生时间随机、取证困难，难以精准管理。在此背景下，融合物联网与智能传感技术的宿舍寝室噪声监测系统应运而生，通过实时监测、数据记录与智能预警，为营造安静舒适的居住环境，维护良好生活秩序提供科学高效的解决方案。
宿舍寝室噪声监测系统介绍
学生喧嚣打闹超标自动预警提醒，触发远程喊话麦克风提醒，宿管员与学校值日领导可远程监督学生安静作息，减少来回巡航宿舍检查，提升效率，减少工作量启用奥斯恩校园宿舍(寝室)噪声管控系统可统计学生作息整体睡眠质量，起床时间，睡觉时间，生成统计分析报表为学生营造一个安静和谐的作息环境，确保学生群体睡眠质量，助力提升学习效率和生活质量。
建设拓扑图
设备介绍
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。
设备特点
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，就像指纹一样具有唯一性和稳定性。能够识别宿舍中不同类型的声源，如打鼾声。
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
主呼巡控
主控寻呼系统的设计允许快速、有效地进行点对多点的通信，这对于需要实时监控和快速反应的情况尤为重要。可以及时对噪声超标的宿舍发送警报，减少噪声的持续污染带来的影响。
采用LINUX系统，性能稳定，运行快捷;
采用DSP软件音频解码方案，高保真;
7英寸真彩色屏，触控操作，人性化人机操作界面，简单快捷;
具有与各终端、数字网络远程呼叫站实现双向对讲功能;
内置高保真3W/8Ω全频监听喇叭，实现网络监听;
具有通过触摸屏实现对各终端全区、分区、分组、定点进行广播和操作;
具有采播本机U盘MP3、线路、话筒等音源向指定终端广播功能。
网络音柱
采用IP网络模块，性能稳定，运行快捷;
采用PCM音频解码方案，高保真;
接收平台指令和音频信号，支持平台远程控制音量;
支持平台对本机进行权限设置与管理;
支持状态回传，可将本机播放、工作状态回传至平台;
支持平台对本机进行权限设置与管理;
支持平台对本机远程升级功能;
支持平台对本机分区、分组广播功能;
内置450W立体声D类数字功放;
设备电源采用开关电源设计，AC220240V 电压都能正常工作;
内置450W立体声D类数字功放;
设备电源采用开关电源设计，AC220240V 电压都能正常工作;
内置网络隔离防雷处理电路。
