在工业制造领域，精准的异音检测是把控产品质量的关键环节之一。传统检测方法往往存在诸多局限，例如声压级或频谱分析难以捕捉到细微的异常声音，而依赖人工判断的方式则主观偏差较大。由于个体差异，人为识别异音带有极强的主观性，无法满足品质管控中数据化和可追溯的要求，进而导致误差增加以及效率瓶颈的出现。
中科声玄科技有限公司针对这一行业痛点，推出先进的 AI 异音品控检测解决方案，有效攻克传统检测方法的难题，为工业制造企业带来高效、精准且智能化的异音检测新途径。
中科声学行业解决方案 – AI 异音品控检测核心技术亮点：
1.复杂网络与注意力机制增强
系统创新性地融合了前沿的复杂网络架构与注意力机制，针对工业现场复杂多变的背景噪声环境，能够精准聚焦并识别关键异音特征，显著提升检测精度，确保在嘈杂环境下对异音的可靠捕捉与识别。
2.多维音频特征提取
采用 Mel 频率倒谱系数（MFCC）、短时傅里叶变换（STFT）等先进音频处理技术，深入挖掘与人耳听觉感知高度相关的音频信号特征，从多个维度对产品运行过程中产生的细微异音进行全面分析，实现对异音特征的深度剖析与精准把握。
3.自监督学习与无监督异常检测
借助自监督学习模型的强大能力，系统仅需基于产品正常运行状态下的音频数据，即可自动学习并识别出异常音频模式，彻底摆脱对难以收集的异常数据的依赖。同时，结合自动编码器技术，通过计算音频信号的重构误差，系统能够实时监控产品状态，并对异常情况进行快速判定，有效提升检测效率与准确性。
4.异常分数与自动编码器（AE）
基于自动编码器的无监督学习模型通过重构输入的音频信号来计算异常分数。一旦重构误差超出预设的阈值范围，系统便会判定该声音为异常。这一方法在处理工业场景中海量数据时表现出色，能够实现对设备异音的实时监控与精准识别，为产品质量保障提供有力支持。
中科声玄（苏州）科技有限公司是一家致力于生产线产品声学测试、振动检测与AI异音识别的高科技企业，位于江苏省苏州市。公司建有专业的声学实验室，拥有国际先进水平的声学测试和分析设备，并成功服务于Apple、华为、小米、联想集团、Tesla、理想汽车、蔚来汽车、宁德时代、海尔、鱼跃、清华大学等一系列国际知名企业及其供应链。
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