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高校宿舍噪聲管理主要依賴“人工巡查+宿管監督+學生投訴"的傳統模式，存在諸多難以突破的短板，無法適配現代化校園精細化管理需求：一是全時段管控存在盲區，宿舍噪聲高發于夜間熄燈后、午休等非巡查高峰時段，且宿舍房間分散、樓道復雜，人工巡查難以實現實時全覆蓋，大量噪聲問題因發現不及時導致矛盾升級；二是監測缺乏客觀數據支撐，傳統管理中對噪聲的判斷多依賴宿管主觀感受或學生口頭描述，缺乏量化的分貝數據，面對噪聲投訴時，難以精準界定超標程度、明確責任主體，處置結果易引發學生質疑，形成“投訴-處置-再投訴"的惡性循環；三是取證與處置難度大，宿舍噪聲具有間歇性、突發性特征，傳統模式下難以捕捉超標瞬時的有效證據，即便介入處置也多為口頭警告，缺乏有力約束；四是整改效果缺乏閉環跟蹤，傳統模式無法對噪聲整改情況進行持續監測，部分學生在警告后易反彈，治理效果難以鞏固。通過噪聲監測儀，可以實時監測并管理宿舍內的噪聲水平，為學生提供更加舒適的居住環境。
初高中宿舍喧囂打鬧管理AI噪聲識別監測設備
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