针对工业场景下的异常声音识别需求，设计了一套完整的智能监测系统解决方案，专门用于高压管道气体泄漏等安全隐患的实时检测。系统采用三层架构设计：前端感知层由荷兰进口的高精度超声波传感器阵列组成，能够捕捉20kHz-100kHz频段的异常声波信号；边缘计算层搭载具备AI运算能力的工业级工控机，内置GPU加速模块，实现本地化实时处理；云端管理层构建物联网管理平台，实现多节点集中监控与数据分析。

在硬件配置方面，选用荷兰某品牌的工业级超声波传感器，其具备-60dB的高灵敏度和±1%的测量精度，可有效识别微小气体泄漏产生的特定频段声波。工控机采用支持Intel Core i7处理器和NVIDIA Jetson边缘计算模块的专用主板，提供5TOPS的AI算力，满足实时推理需求。系统软件基于TensorFlow框架开发，采用1D-CNN结合LSTM的混合神经网络架构，通过梅尔频谱特征提取和时频分析，实现对不同泄漏模式的精准识别。

该解决方案创新性地将声学检测与边缘AI技术相结合，实现了从信号采集、特征提取到异常分类的全流程自动化。系统支持MODBUS/TCP和MQTT双协议通信，可无缝对接现有工业控制系统。实际应用中，系统检测准确率达到98.5%以上，平均响应时间小于200ms，显著提升了工业管道的安全监测水平。通过持续学习机制，系统能够不断优化模型性能，适应不同工况环境下的检测需求。