编程声音侦测可以通过以下步骤实现：
获取麦克风输入
使用Python的`pyaudio`库来监听麦克风输入并检测音量。以下是一个简单的示例代码：
```python
import pyaudio
import numpy as np
CHUNK = 1024
RATE = 44100
p = pyaudio.PyAudio（）
stream = p.open（format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK）
print（"开始监听声音..."）
while True:
data = np.frombuffer（stream.read（CHUNK）, dtype=np.int16）
volume = np.linalg.norm（data）
print（f"当前音量： {volume}"）
if volume > 10000:
print（"音量过高，检测到噪声!"）
```
信号处理
对采集到的声音信号进行滤波、放大、降噪等处理，以提取有效的声音特征。这可以通过使用数字信号处理（DSP）技术来实现。
声音分析
对处理后的声音信号进行频谱分析、时域分析等，以获取声音的频率、强度、持续时间等参数。这可以使用傅里叶变换（FFT）等算法来实现。
声音识别
通过对比声音特征库或模型，对采集到的声音进行识别和分类，例如识别不同的语音、音乐、噪音等。这需要使用机器学习或深度学习方法来实现。
结果输出
将声音检测的结果以图表、报表、警报等形式进行展示和输出，方便用户进行分析和决策。
示例代码（使用Python和pyaudio）
```python
import pyaudio
import numpy as np
CHUNK = 1024
RATE = 44100
p = pyaudio.PyAudio（）
stream = p.open（format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK）
print（"开始监听声音..."）
while True:
data = np.frombuffer（stream.read（CHUNK）, dtype=np.int16）
volume = np.linalg.norm（data）
print（f"当前音量： {volume}"）
if volume > 10000:
print（"音量过高，检测到噪声!"）
```
建议
选择合适的编程语言和库：根据具体需求选择合适的编程语言（如Python、Java）和音频处理库（如pyaudio、Java Sound API）。
调整阈值：根据实际应用场景调整音量阈值，以便更准确地检测到所需的声音。
进一步处理：对于更高级的应用，可以考虑使用机器学习方法进行声音识别和分类。
通过以上步骤和代码示例，你可以实现一个基本的声音侦测系统。根据具体需求，可以进一步优化和扩展功能。