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。

夜市商業街噪聲擾民監控系統 噪音分貝儀器，高集成度一體化設計，工業級品質，高度適應戶外環境，高準確度噪聲傳感器，雙色LED屏幕超過限值變色，可二次開發，開放API接口，提供立桿，三腳架，壁掛三種安裝方式，市電與太陽能供電自動切換，免費PC端與手機端云平臺數據查詢統計。

城市交通軌道樓頂噪聲污染分貝在線監測系統，可擴展顆粒物（TSP/PM2.5/PM10）、溫濕度、氣象要素、聲源定位、聲源抓拍、人流量、車流量、視頻監控；

笑臉版噪聲在線監測站 實時顯示噪音分貝值，實現噪音實時數據顯示，噪聲超標預警并語音播報，連續多次超標告警后管理人員可小奧APP遠程喊話提醒。

建筑工地施工噪音污染分貝監測系統技術規范，通過物聯網技術與現場端儀器儀表進行互聯互通，完成對環境噪聲數據實時采集，并對采集數據統計分析，計算噪聲值，是一種簡易型的戶外噪聲自動監測系統，它由數據顯示大屏、噪聲傳感器、數據采集統計分析軟件、GPRS無線傳輸模塊、服務器云平臺軟件、微信客戶端等部分組成。