如何应对房屋反水问题？

新房子位于二楼，由于无良开发商使用劣质材料，以及管道中的钢筋问题，导致已发生几起高层反水事件，影响了多户业主。为了解决这一问题，本文提供了可行的解决方案。

水浸传感器+Wifi模块（ESP8266）

这一方案采用局域网内实时高报警效率快、成本相对低、声光报警的优点，但需要进行ESP8266二次开发，因此搭建开发环境相对麻烦。

水浸报警器成品套件

该方案提供http接口，二次开发成本低。然而，实时性差，需要不断轮询接口，成本较高的WiFi版本要达到200以上，且无声光报警功能。

水浸传感器+萤石云摄像头+边缘计算

该方案保留了方案1的优势，同时通过采集报警声音进行识别，实现远程预警。但是，由于增加了摄像头和边缘计算盒子，成本相对较高。

最终选型

考虑到成本因素，最终采用了方案三。摄像头是由开发商配置的，边缘计算盒子也早已购买用于测试和开发。具体实现步骤包括：采集摄像头音频，生成梅尔音谱图，机器学习训练音频图像，并进行模型测试和正式部署。

采集摄像头音频

使用ffmpeg命令提取摄像头音频文件。

生成梅尔音谱图

使用NWaves实现梅尔指标算法，并使用NPlot进行图像绘制。

生成之后的音谱图效果如下。

机器学习训练音谱图

使用ML.NET进行图像分类模型训练。

模型测试

整体测试效果良好，但效率较低，可能需要使用ONNX模型。

正式部署模型

采集摄像头和音频生成图片已经完成，推理模型需进一步优化并整合到智能家居平台。