運輸機場周邊學校村莊噪音分貝自動監(jiān)測系統(tǒng)由噪聲監(jiān)測系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、聲環(huán)境監(jiān)測平臺共同組成，通過前端數(shù)據(jù)采集、傳輸、計算，后臺大屏的顯示，實現(xiàn)對飛行事件引起的噪聲的實時監(jiān)測，對機場周圍區(qū)域民用航空器噪聲污染的監(jiān)管。

深圳道路交通環(huán)境噪聲數(shù)據(jù)采集監(jiān)測系統(tǒng)通過定期、系統(tǒng)的監(jiān)測，可以及時發(fā)現(xiàn)噪聲污染問題，為相關(guān)部門提供科學依據(jù)，以便采取相應(yīng)的治理措施。同時，噪聲監(jiān)測還有助于評估城市軌道交通噪聲治理效果，為進一步優(yōu)化治理方案提供數(shù)據(jù)支持。

CCEP認證街道村鎮(zhèn)功能區(qū)噪聲自動監(jiān)測系統(tǒng)由全天候戶外傳聲器、噪聲采集分析單元、聲源自動識別單元等組成，可自動識別自然環(huán)境的典型聲源；管理平臺包含子站運行狀態(tài)監(jiān)控和數(shù)據(jù)收集、存儲、審核、聲源識別審核與分析等功能，可實現(xiàn)自動監(jiān)測數(shù)據(jù)實時傳輸、監(jiān)測設(shè)備遠程質(zhì)控、GIS地圖可視化展示等，可有效增強業(yè)務(wù)管理能力和服務(wù)效能。

蟲鳴鳥叫蛙鳴聲音類別AI識別系統(tǒng) HTTP協(xié)議是指通過機器學習算法，對環(huán)境中的噪聲進行分類，以判斷其可能的來源和類型。例如，區(qū)分機器噪聲、人聲噪聲、交通噪聲等。

生活噪聲聲紋/聲源AI識別技術(shù)盒子 二次開發(fā)采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)音頻事件的識別分類。通過卷積操作對音頻進行時域特征和 logmel 頻域特征的提取，并結(jié)合波形的時域特征和頻域特 征作為音頻的有效特征，再通過卷積采樣進一步獲取特征圖，最終以全連接網(wǎng)絡(luò)分類器實現(xiàn)特征的類別分類。