中科声玄AI机器听觉：行业领先的智能异音检测方案

在工业制造中，产品的异音检测是保障质量的关键环节，然而传统的声压级或频谱分析方法难以捕捉细微的异常声音，依赖人工判断的方式存在主观偏差，并且这种人为识别不仅因个体差异而带有极强的主观性，更无法在品质管控中做到数据化和追溯，从而增加了误差和效率瓶颈。

核心技术亮点 AI机器听觉应用场景

Core technology highlights

核心技术亮点

中科声玄推出的AI机器听觉异音检测系统，结合最前沿的机器学习与深度学习算法，实现了对工业设备微小异音的精准识别。

复杂网络与注意力机制增强

系统集成了最新的复杂网络结构与注意力机制，针对背景噪声复杂的工业场景，能够更精准地聚焦和识别关键异音，保证更高的检测精度。

多维音频特征提取

利用Mel频率倒谱系数（MFCC）、短时傅里叶变换（STFT）等技术，提取与人耳听觉特征相关的音频信号，多维度分析产品运行过程中的细微异音。

卷积神经网络与时序分析

卷积神经网络（CNN）结合长短时记忆网络（LSTM），有效捕捉设备在运行中随时间变化的声音模式，确保检测到任何渐进出现的异常。

自监督学习与无监督异常检测

通过自监督学习模型，系统仅需正常运行数据，即可自动识别异常音频，完全避免了对异常数据的依赖。结合自动编码器技术，系统基于声音的重构误差实现实时监控和异常判定。

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音频信号来计算异常分数。当重构误差超过设定阈值时，判断该声音为异常。这种方法广泛应用于工业场景中的海量数据处理，能够实时监控并识别设备异音。

中科声玄AI机器听觉：行业领先的智能异音检测方案

解决方案一：基于声音信号的异音检测

通过声音信号采集与AI算法分析，快速识别产品中可能存在的异音问题。
系统配置：
静音箱：专为高噪音环境设计，中科声玄静音箱能够在高达80分贝的噪音环境下，将测试环境的噪音降至10分贝以下，确保检测精度。我们提供第三方权威计量机构的隔音性能检测报告，确保信赖。
声信号采集装置：包括麦克风和数据采集卡。麦克风支持国内外多种品牌灵活选择，适应不同产线需求。
数据采集：采用高速动态数据采集卡，低噪声，高采样率，适应99%的生产线需求。
AI异音识别算法：针对不同产品特征训练的专属异音识别模型，能够高效适配不同生产线场景。

解决方案二：基于振动信号的异音检测

通过振动信号采集与AI算法分析，无需使用静音箱，直接识别产品内部潜在的异音。
系统配置：
振动传感器：支持加速度传感器或激光振动传感器，适合多种产品结构。
数据采集卡：与声音信号方案相同，使用中科声玄自主研发的高速动态数据采集卡，确保低噪声与高精度数据获取。
AI异音识别算法：根据不同产品的振动特性定制化模型，满足个性化生产需求。

场景应用

汽车零部件

噪声测试箱主要用于测试汽车零部件噪声、振动、NVH等。测试产品包括发动机、汽车座椅驱动、显示屏、汽车执行器、空调系统等。通过噪声测试箱，汽车制造商可以在设计和开发过程中进行有效的噪声控制和优化，提高车辆的整体质量和用户体验。

3C电子领域

噪声测试箱主要用于测试3C产品的噪声、振动、声压级等。测试产品包括智能手机、耳机、音响、电脑风扇、平板、微型电机等。通过噪声测试箱，3C电子产品制造商能够有效监测和控制产品噪声，确保其在市场中的竞争力和用户满意度。

医疗器械

噪声测试箱主要用于测试医疗器械的噪声、异音、声品质等。测试产品包括呼吸机、牙科设备、手术机械、监护仪等。通过噪声测试箱，医疗器械制造商能够确保其产品在使用时不会产生过多噪声，从而提高患者的舒适度和设备的可靠性。

家电领域

噪声测试箱主要用于测试家电领域的噪声、振动、声品质等。测试产品包括空调、吸尘器、冰箱、洗衣机等。通过噪声测试箱，家电制造商能够有效控制产品噪声，确保其在市场中的竞争力和用户满意度。