什么是工业异音检测？

工业异音检测，是指在产品运行或装配过程中，对非设计预期声音进行采集、分析与判定的工程方法。
与传统噪声测试不同，异音检测关注的是声纹模式是否异常，而不仅是声压级是否超标，常用于电机、风扇、压缩机、扬声器及装配件等工业产品的质量检测与一致性控制。

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工业异音检测与噪声测试有什么区别？

噪声测试通常以声压级或频谱指标为判定依据，用于判断是否满足标准限值；
工业异音检测则更关注非预期声音的出现与否，强调声学环境控制、样本一致性与判定逻辑的工程化，适用于产线 100% 检测与自动化应用场景。

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噪声测试常用哪些指标？客户只看dB(A) 是否够用？

dB(A) 是最常见指标，但只反映总体响度趋势，无法覆盖很多质量风险。工程上常用指标体系包括：
声压级 SPL / A计权 dB(A)：总体水平；
频谱（FFT/1/3倍频程）：定位频带异常；
时变声压：识别短时冲击与波动；
声品质（响度、尖锐度、粗糙度等）：更贴近用户主观感知；
阶次分析：与转速绑定，适用于电机/旋转机械。
对于“客户投诉异响”类问题，仅靠 dB(A) 不够，必须结合频谱、时频、阶次等方法。
关键词： SPL、dB(A)、FFT、倍频程、声品质、响度、尖锐度、阶次分析

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机器听觉（Machine Hearing）在异音检测中起什么作用？

机器听觉通过对声学信号进行采集、特征提取与建模，将正常与异常声纹的差异量化，并结合判定逻辑输出 OK/NG 及置信度结果。
该方法有助于提升产线检测的一致性、可追溯性与工程复现能力。

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工业异音检测适用于哪些典型场景？

工业异音检测广泛应用于汽车、消费电子、家电与精密制造等行业，典型对象包括电机、风扇、压缩机、扬声器以及装配件（如卡扣、插接到位检测）等。

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如何通过噪声与异音检测来提高生产线的效率？

通过实时监控和分析生产线上的设备噪声和振动信号，噪声与异音检测系统可以提前发现设备故障或异常，避免停机损失。通过设置 阈值 和 自动化判定，系统能够实时判断产品的质量状态，减少人为干预，提高检测效率。例如，当检测到异常声音时，系统会自动标记为不合格（NG）并进行进一步分析，从而减少人工检查的误差。
通过集成 MES（制造执行系统） 与噪声检测系统，生产线上的设备可以实现自动化反馈，确保生产过程中的每一环节都处于最佳状态，从而大幅提升生产效率和产品一致性。

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噪声与异音检测如何与 AI 技术结合，提升检测的精准性？

近年来，随着 人工智能（AI） 和 深度学习 技术的快速发展，噪声与异音检测已经进入智能化阶段。通过 AI算法，系统能够分析和学习不同设备的声音特征，自动识别并分类正常与异常声音。AI 技术的应用，使得噪声与异音检测系统具备了 自我学习 和 自动优化 的能力，能够随着使用时间的增加不断提高检测的准确性。
例如，利用 深度神经网络（DNN） 和 卷积神经网络（CNN），AI 系统能够从复杂的噪声数据中提取更有用的特征，实现对设备状态的精准预测，并通过历史数据模型进行 故障预测。

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