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# 噪音监测与评分说明
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## 中文
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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。
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### 设计目标
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- 用尽量稳定的方式度量环境噪音。
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- 区分持续噪音、超阈值时长和高频打断。
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- 将结果反馈到实时界面、历史报表和专注场景中。
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### 核心指标
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- `p50Dbfs`：持续噪音水平，反映环境底噪。
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- `overRatioDbfs`：超阈值时间占比，反映噪音覆盖时长。
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- `segmentCount`：独立噪音事件数，反映被打断频率。
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### 评分思路
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评分从 100 分开始，依据三类惩罚项扣分：
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- 持续噪音惩罚
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- 超阈值时长惩罚
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- 打断频率惩罚
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常见固定参数：
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- 帧间隔：50ms
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- 切片时长：30s
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- 评分阈值：`-50 dBFS`
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- 事件合并窗口：500ms
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- 每分钟最大容忍事件数：6
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### 数据流
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1. 麦克风采集音频。
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2. 计算 RMS 与 dBFS。
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3. 聚合为时间切片。
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4. 为每个切片计算统计值和评分。
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5. 写入本地历史数据。
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6. 在 UI 中展示实时状态与历史报告。
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### 设计边界
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- 评分使用原始统计口径，不应被显示层校准参数反向影响。
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- 历史数据只存统计值，不存原始音频。
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- 该系统用于环境质量评估，不作为专业声学测量工具。
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## English
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This document summarizes the noise monitoring and scoring model used by LanMountainDesktop.
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### Main metrics
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- `p50Dbfs`: sustained noise level
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- `overRatioDbfs`: ratio of time above threshold
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- `segmentCount`: number of distinct interruption events
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### Pipeline
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1. capture microphone input
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2. compute RMS and dBFS
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3. aggregate frames into slices
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4. score each slice
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5. persist historical statistics
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6. present realtime and historical views
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