軍隊營房宿舍寢室噪聲監(jiān)測管控系統(tǒng)背景

在軍隊現(xiàn)代化建設(shè)與規(guī)范化管理進程中，嚴(yán)格作息制度是確保戰(zhàn)斗力的重要基石。軍隊營房作為士兵日常生活與休整的重要場所，其環(huán)境秩序直接影響官兵訓(xùn)練狀態(tài)與生活質(zhì)量。然而，部分官兵因作息差異、集體生活習(xí)慣等因素，易在宿舍內(nèi)產(chǎn)生夜間交談、娛樂設(shè)備音量過大等噪聲；加之營房建筑結(jié)構(gòu)、周邊設(shè)施布局等客觀條件，外部訓(xùn)練器械聲、車輛行駛聲也可能干擾正常休息。同時，隨著軍隊管理精細(xì)化要求不斷提升，傳統(tǒng)人工巡查存在監(jiān)管時段有限、響應(yīng)滯后等弊端，難以滿足全天候、全覆蓋的管控需求。在此背景下，軍隊營房宿舍寢室噪聲監(jiān)測管控系統(tǒng)憑借實時監(jiān)測、智能預(yù)警、數(shù)據(jù)留痕等技術(shù)優(yōu)勢，成為維護營房秩序、保障官兵休息質(zhì)量、提升軍隊管理效能的關(guān)鍵技術(shù)支撐，為鍛造紀(jì)律嚴(yán)明、戰(zhàn)斗力強勁的現(xiàn)代化軍隊提供有力保障。

在軍隊現(xiàn)代化建設(shè)進程中，作息紀(jì)律與生活秩序直接關(guān)系官兵戰(zhàn)斗力與身心健康，而傳統(tǒng)人工監(jiān)管在營房噪聲管控上存在時段局限、效率低下等不足，難以滿足高強度訓(xùn)練任務(wù)下官兵對優(yōu)質(zhì)休息環(huán)境的需求。軍隊營房宿舍寢室噪聲監(jiān)測管控系統(tǒng)通過實時動態(tài)監(jiān)測、智能預(yù)警與數(shù)據(jù)深度分析，將紀(jì)律要求精準(zhǔn)融入生活細(xì)節(jié)，既能及時發(fā)現(xiàn)制止違規(guī)噪聲行為，保障官兵充足休息，又能通過海量數(shù)據(jù)回溯優(yōu)化管理策略，實現(xiàn)從經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理模式升級，成為強化紀(jì)律作風(fēng)、提升管理效能、推進軍隊管理現(xiàn)代化的重要技術(shù)支撐，為鍛造紀(jì)律嚴(yán)明、戰(zhàn)力強勁的現(xiàn)代化軍隊筑牢根基。

宿舍噪聲監(jiān)測系統(tǒng)

噪聲自動監(jiān)測

奧斯恩宿舍噪聲監(jiān)管系統(tǒng)是基于突發(fā)事件特別設(shè)計推出的一款智慧系統(tǒng)，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與現(xiàn)場端儀器儀表進行互聯(lián)互通，完成對寢室聲環(huán)境數(shù)據(jù)實時采集，并對采集數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，計算噪聲值，是一種簡易型的室內(nèi)聲環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。

特性與優(yōu)點

體積小，外形迷你，尺寸50*55*30mm； 24小時自動監(jiān)測，無需人工干預(yù)，穩(wěn)定可靠； 安裝簡易，配套輔助掛件實現(xiàn)壁掛安裝； 測量范圍寬、線形度好、使用方便、便于安裝、傳輸距離遠(yuǎn)； 監(jiān)測因子為聲音分貝大小，即達到了噪聲監(jiān)管目的，又尊重隱私； DC12V供電，RJ45有線供網(wǎng)。

AI噪聲智慧監(jiān)管

奧斯恩宿舍噪聲監(jiān)管系統(tǒng)（帶聲紋識別款），是基于普通款進行升級改造，針對宿舍噪聲源頭多而研發(fā)，可對超標(biāo)噪聲源進行分析與篩選，對符合超標(biāo)的噪聲類型進行推送，對無效噪聲（如打鼾聲等生理特征導(dǎo)致的噪聲）不做報警處理。

特性與優(yōu)點

具備聲紋智能分析功能，有效地識別不同類型的噪聲源； 體積小，外形迷你，尺寸50*55*30mm； 24小時自動監(jiān)測，無需人工干預(yù)，穩(wěn)定可靠； 安裝簡易，配套輔助掛件實現(xiàn)壁掛安裝； 測量范圍寬、線形度好、使用方便、便于安裝、傳輸距離遠(yuǎn)； 監(jiān)測因子為聲音分貝大小，即達到了噪聲監(jiān)管目的，又尊重學(xué)生的隱私； DC12V供電，RJ45有線供網(wǎng)。

AI聲紋識別

聲紋識別，也被稱為說話人識別，是一種生物識別技術(shù)，通過轉(zhuǎn)換聲音信號為電信號，用計算機進行特征提取和身份驗證。其生物學(xué)基礎(chǔ)在于生物的語音信號攜帶著獨特的聲波頻譜，就像指紋一樣具有唯一性和穩(wěn)定性。能夠識別宿舍中不同類型的聲源，如打鼾聲。

特性與優(yōu)點

特征提取：預(yù)加重->分加窗->離散傅里葉變換->梅爾濾波器組->逆離散傅里葉變換 -->結(jié)果輸出 模型訓(xùn)練集：>10000個訓(xùn)練樣本 聲紋識別準(zhǔn)確率：≥85% 識別響應(yīng)速率：>3s 調(diào)用方式：支持云端調(diào)用或者本地終端調(diào)用 技術(shù)協(xié)議：支持HTTP協(xié)議