監測

--
dB(Z)
Z 線性--
C 加權--
A 加權--
低頻主導 C − A --
010 203040
等待訊號 主頻 -- Hz

差值愈大,能量愈集中在低頻。15 dB 以上視為低頻主導。

0事件
0:00已監測
--最大 dB
--底噪 L90

自動門檻沒抓到、但你確實聽見時按這個。會存下前後各數秒的資料。

即時頻譜 0–500 Hz

水錘與管路共振會在 20–150 Hz 出現固定位置的窄峰;腳步聲與撞擊聲是寬頻、位置不固定。

近 3 分鐘 
dB(Z) dB(C) dB(A) 門檻
量測位置

換位置分次測,比較同類事件的音量——最響的位置最接近聲源。

情境標記

做了什麼就按一下,會標在趨勢圖的時間軸上。木作「趴」一聲多半來自熱脹冷縮,與開關冷氣後的溫度變化相關。

敲擊指紋

按下後有 4 秒,用指節敲擊該處一到兩下。之後自動抓到的每一聲都會比對最像哪一個。手機要放在平常的量測位置別移動。

掛整晚前先確認:手機插著電、螢幕保持開啟。瀏覽器被系統休眠就會停止收音,這是網頁版的先天限制。

事件

還沒有記錄
到「監測」分頁開始收音

含摘要報告、事件明細 CSV、完整 JSON、每個事件的 WAV 錄音。可整包寄給建商或聲學技師。

趨勢

事件的時段分布

集中在早晚洗澡、沖廁時段,就是指向用水行為的直接證據。紫色為夜間 22–06 時。

音量趨勢線
dB(Z) dB(A) 衝擊音 低頻共振

藍色虛線是你按下的情境標記。

事件主頻分布

多數事件擠在同一個頻率附近就是共振——共振腔的尺寸固定,頻率才會固定。

平均事件頻譜

所有事件頻譜的疊加平均,比單一事件更能看出穩定的共振峰。

報告

地點
談判前先做對照實驗。
① 關自家總水閥 30 分鐘——聲音仍在,代表不是你家的管路。
② 冰箱拔電 10 分鐘——排除 60 Hz 電源假陽性。
③ 請樓上在約定時間沖水,看事件是否跟著出現。
④ 深夜最安靜時段測背景 L90 當基準。
每段實驗都用情境標記按下起訖點。

設定

分貝校準
校準偏移量115 dB

等於麥克風的滿刻度音壓,手機多落在 110–125。有分貝計的話兩台並排對同一個穩定聲源,拖動滑桿讓 dB(A) 讀數一致。

麥克風處理狀態:開始監測後顯示

三項都要「關閉」,數據才能跨時段比較。

未校準也能用。C−A 差值、窄峰位置、峰值因數、事件時間分布都不受校準影響——這幾樣才是判斷聲音性質與來源的關鍵。只有絕對音量需要校準。
事件偵測
觸發門檻 超過底噪10 dB
最短持續時間0.20
最低記錄音量35 dB
目前實際門檻開始監測後依底噪計算
--

實際門檻取「底噪+上方差值」與「最低記錄音量」的較大者。 想只記錄大聲的事件,直接把「最低記錄音量」拉到你要的數字,例如 55 dB 就不會再記 40 幾的。

衝擊音
偵測「趴」一聲只有 20–50 毫秒,撐不到持續時間門檻
靈敏度 瞬間躍升14 dB

數字愈小愈敏感。抓到太多關門聲就調高;抓不到你聽見的那一聲就調低。

錄音與電源
事件自動錄音事發前 4 秒 + 全程 + 事後 2 秒,約 32 KB/秒
防止螢幕休眠避免瀏覽器被系統暫停而漏錄
過載提示接近麥克風飽和時把讀數標成橘色

錄音會錄到家人講話。介意就關掉——關掉之後數據與圖表照常運作。

儲存管理
音檔保留上限200
刪除全部音檔保留事件、頻譜與所有圖表
每秒取樣保留14
清理過期取樣只影響長期趨勢圖的最早段,事件不受影響
刪除音量低於45 dB
清除小聲事件用來清掉門檻調高前記下的那些

音檔約 32 KB/秒,是空間的大宗——一天 100 次事件約 38 MB。 超過上限時會自動刪掉最舊的音檔,但事件記錄與頻譜永久保留。 每秒取樣約 8.6 MB/天。全部存在這支手機裡,不會上傳;清除瀏覽器資料會一併刪除,請定期用 ZIP 匯出備份。

為什麼要看 C−A?A 加權模仿人耳對低頻不敏感的特性,會把 50 Hz 的能量壓掉將近 30 dB。水錘共振恰好落在那裡——用一般噪音 App 測會顯示「才 45 分貝,沒超標」,那份數據反而會被拿來證明你沒事。C 加權保留低頻,兩者的差值愈大,代表能量愈集中在低頻。