運輸機場周邊學校村莊噪音分貝自動監測系統由噪聲監測系統、網絡傳輸層、聲環境監測平臺共同組成，通過前端數據采集、傳輸、計算，后臺大屏的顯示，實現對飛行事件引起的噪聲的實時監測，對機場周圍區域民用航空器噪聲污染的監管。

深圳道路交通環境噪聲數據采集監測系統通過定期、系統的監測，可以及時發現噪聲污染問題，為相關部門提供科學依據，以便采取相應的治理措施。同時，噪聲監測還有助于評估城市軌道交通噪聲治理效果，為進一步優化治理方案提供數據支持。

CCEP認證街道村鎮功能區噪聲自動監測系統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，可自動識別自然環境的典型聲源；管理平臺包含子站運行狀態監控和數據收集、存儲、審核、聲源識別審核與分析等功能，可實現自動監測數據實時傳輸、監測設備遠程質控、GIS地圖可視化展示等，可有效增強業務管理能力和服務效能。

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

生活噪聲聲紋/聲源AI識別技術盒子 二次開發采用深度卷積神經網絡算法實現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，最終以全連接網絡分類器實現特征的類別分類。