LanMountainDesktop/noise.md

噪音监测与评分说明

中文

本文档描述阑山桌面中噪音监测能力的基本设计目标、核心指标和实现边界。

设计目标

• 用尽量稳定的方式度量环境噪音。
• 区分持续噪音、超阈值时长和高频打断。
• 将结果反馈到实时界面、历史报表和专注场景中。

核心指标

• p50Dbfs：持续噪音水平，反映环境底噪。
• overRatioDbfs：超阈值时间占比，反映噪音覆盖时长。
• segmentCount：独立噪音事件数，反映被打断频率。

评分思路

评分从 100 分开始，依据三类惩罚项扣分：

• 持续噪音惩罚
• 超阈值时长惩罚
• 打断频率惩罚

常见固定参数：

• 帧间隔：50ms
• 切片时长：30s
• 评分阈值：-50 dBFS
• 事件合并窗口：500ms
• 每分钟最大容忍事件数：6

数据流

1. 麦克风采集音频。
2. 计算 RMS 与 dBFS。
3. 聚合为时间切片。
4. 为每个切片计算统计值和评分。
5. 写入本地历史数据。
6. 在 UI 中展示实时状态与历史报告。

设计边界

• 评分使用原始统计口径，不应被显示层校准参数反向影响。
• 历史数据只存统计值，不存原始音频。
• 该系统用于环境质量评估，不作为专业声学测量工具。

English

This document summarizes the noise monitoring and scoring model used by LanMountainDesktop.

Main metrics

• p50Dbfs: sustained noise level
• overRatioDbfs: ratio of time above threshold
• segmentCount: number of distinct interruption events

Pipeline

1. capture microphone input
2. compute RMS and dBFS
3. aggregate frames into slices
4. score each slice
5. persist historical statistics
6. present realtime and historical views