【解決方案】AI聲學(xué)檢測(cè)與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)v1.7

一、前言

北京奧音貝科技有限公司深耕聲學(xué)技術(shù)與人工智能融合領(lǐng)域，基于多年行業(yè)實(shí)踐與技術(shù)積累，推出 AI 聲學(xué)檢測(cè)與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。本白皮書系統(tǒng)地闡述該系統(tǒng)的技術(shù)原理、核心優(yōu)勢(shì)、應(yīng)用場(chǎng)景及硬件配置，為工業(yè)、環(huán)境、安防等領(lǐng)域提供智能化聲學(xué)檢測(cè)解決方案。

二、背景與挑戰(zhàn)

聲學(xué)檢測(cè)的發(fā)展歷程源遠(yuǎn)流長，早期從聲速測(cè)量、波動(dòng)方程推導(dǎo)等基礎(chǔ)理論研究起步，隨后在第一次世界大戰(zhàn)期間聲學(xué)測(cè)距技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，隨著聲學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，聲學(xué)檢測(cè)技術(shù)在電力設(shè)備檢測(cè)、高溫?zé)o損檢測(cè)、超聲顯微檢測(cè)等諸多領(lǐng)域不斷拓展應(yīng)用，還出現(xiàn)了光聲檢測(cè)、聲學(xué)成像等新興技術(shù)，未來有望在更多領(lǐng)域發(fā)揮更大作用。

隨著工業(yè)4.0和智能制造的推進(jìn)，行業(yè)應(yīng)用與聲學(xué)的深度融合正成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和高質(zhì)量發(fā)展的重要力量。通過聲學(xué)技術(shù)與人工智能的深度融合，在產(chǎn)線檢測(cè)領(lǐng)域，聲學(xué)監(jiān)測(cè)技術(shù)在超聲波監(jiān)測(cè)、電弧聲信號(hào)分析等在特定場(chǎng)景展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。在設(shè)備監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，聲學(xué)監(jiān)測(cè)技術(shù)同樣具有非接觸式、成本低、效率高的優(yōu)點(diǎn)。在環(huán)境監(jiān)測(cè)方面，聲學(xué)監(jiān)測(cè)技術(shù)可用于監(jiān)測(cè)自然環(huán)境中的各種聲音，以評(píng)估生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)健康。

1．傳統(tǒng)聲學(xué)方法的缺陷

2．系統(tǒng)架構(gòu)

本系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)，包含數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、AI分類模塊。

圖 1系統(tǒng)架構(gòu)圖

系統(tǒng)支持多種部署方式，小型便攜方案（USB傳聲器+筆記本）用于現(xiàn)場(chǎng)快速測(cè)試驗(yàn)證；大型固定方案（多通道采集儀+服務(wù)器+聲振傳感器）部署在工業(yè)產(chǎn)線/設(shè)備集群，實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)位同步監(jiān)測(cè)；分布式方案（邊緣采集終端+云平臺(tái)）覆蓋戶外/分散場(chǎng)景，通過邊緣計(jì)算實(shí)時(shí)分析后上報(bào)云端。所有系統(tǒng)均搭載AI聲學(xué)平臺(tái)軟件，通過四步智能處理鏈（采集→預(yù)處理→AI分類→可視化）自動(dòng)完成聲學(xué)信號(hào)分析，用戶可通過終端界面配置監(jiān)測(cè)參數(shù)、查看報(bào)警事件及歷史數(shù)據(jù)，形成完整的聲學(xué)智能監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。

3、硬件說明

4．軟件說明

分析系統(tǒng)能夠智能識(shí)別聲音中的異常特征，如設(shè)備故障的前兆信號(hào)或運(yùn)行過程中的不規(guī)律噪聲，進(jìn)而自動(dòng)觸發(fā)報(bào)警機(jī)制，及時(shí)通知相關(guān)人員。同時(shí)，系統(tǒng)還會(huì)對(duì)歷史聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)與歸檔，便于后續(xù)的趨勢(shì)分析與故障追溯。此外，用戶可通過友好的交互界面，靈活配置監(jiān)測(cè)參數(shù)與報(bào)警閾值，以適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景

核心功能

全流程數(shù)據(jù)處理：集成多環(huán)節(jié)功能，支持多種硬件接入，預(yù)處理后提取特征，AI 分類模塊以高準(zhǔn)確率識(shí)別設(shè)備異常。準(zhǔn)確率最高達(dá) 99%。

實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與智能預(yù)警：毫秒級(jí)分析，異常 1 秒內(nèi)預(yù)警并聯(lián)動(dòng)停機(jī)，支持分布式部署適配多場(chǎng)景。

數(shù)據(jù)可視化與追溯：多維度展示信號(hào)特征，存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)并支持相關(guān)操作，結(jié)合條形碼實(shí)現(xiàn)全生命周期追溯。

系統(tǒng)管理與模型迭代：支持?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)注、模型優(yōu)化等，可配置參數(shù)，支持多語言和多設(shè)備聯(lián)動(dòng)，適配多領(lǐng)域。

（2）軟件流程圖

5．系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)

（1）低門檻與用戶友好

無需專業(yè)知識(shí)：傳統(tǒng)聲學(xué)分析需深厚聲學(xué)知識(shí)，AI系統(tǒng)簡(jiǎn)化操作，用戶無需專業(yè)背景即可上手。AI算法自動(dòng)處理復(fù)雜聲學(xué)數(shù)據(jù)，用戶無需掌握傅里葉變換等專業(yè)知識(shí)，降低使用門檻。

界面簡(jiǎn)潔易操作：系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔直觀，操作流程簡(jiǎn)單，用戶可快速掌握。提供可視化操作界面，用戶可通過拖拽等方式完成數(shù)據(jù)分類任務(wù)，提升用戶體驗(yàn)與效率。

適應(yīng)多種用戶場(chǎng)景：適用于不同行業(yè)用戶，如工業(yè)質(zhì)檢、環(huán)境監(jiān)測(cè)等，無需額外培訓(xùn)。系統(tǒng)支持多語言和多種設(shè)備，方便不同地區(qū)和行業(yè)用戶使用。提供詳盡的在線幫助文檔和技術(shù)支持

無需專業(yè)知識(shí)

（2）分類精準(zhǔn)與高可靠

分類精度高：聲音分類精度高，可準(zhǔn)確識(shí)別不同工況、狀態(tài)的聲學(xué)信號(hào)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)優(yōu)質(zhì)時(shí)，小樣本數(shù)量（特征明顯正負(fù)樣本10條，特征不明顯正負(fù)樣本500條）也可實(shí)現(xiàn)極佳的效果。傳統(tǒng)方法受人為因素影響大，AI系統(tǒng)可自動(dòng)識(shí)別微小差異，提高監(jiān)控精度。

自適應(yīng)能力強(qiáng)：AI系統(tǒng)可自動(dòng)學(xué)習(xí)新數(shù)據(jù)，適應(yīng)不同環(huán)境和場(chǎng)景，保持高精度結(jié)果。傳統(tǒng)方法需手動(dòng)調(diào)整參數(shù)，AI系統(tǒng)可自動(dòng)優(yōu)化模型，適應(yīng)變化。

可靠性高：AI系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，可靠性高，可長時(shí)間穩(wěn)定運(yùn)行。傳統(tǒng)方法受人為主觀因素影響，差異化較大，可靠性較低，易出現(xiàn)錯(cuò)誤。

AI算法高精度分類數(shù)據(jù)

（3）處理高效與節(jié)省成本

處理速度快效率高：AI算法可快速處理大量聲學(xué)數(shù)據(jù)，相比傳統(tǒng)方法效率提升10-20倍。傳統(tǒng)方法需人工逐幀分析聲學(xué)信號(hào)，AI系統(tǒng)可在短時(shí)間內(nèi)完成分類。

節(jié)省人力成本：減少專業(yè)人員分析工作量，降低人力成本，提高企業(yè)運(yùn)營效率。企業(yè)無需大量專業(yè)聲學(xué)分析人員，AI系統(tǒng)可自動(dòng)完成大部分工作。

降低硬件要求：AI系統(tǒng)對(duì)硬件要求較低，普通設(shè)備即可運(yùn)行，降低硬件投入成本。聽診模型無需云端計(jì)算、無需服務(wù)器集群，本地設(shè)備可運(yùn)行。

廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，帶來直接的經(jīng)濟(jì)效益

應(yīng)用場(chǎng)景

案例一：車門執(zhí)行器異音檢測(cè)

背景：傳統(tǒng)車門執(zhí)行器的人工聽診檢測(cè)方式存在三大核心痛點(diǎn)：首先，人工判斷主觀性強(qiáng)，對(duì)微小異響的識(shí)別準(zhǔn)確率僅82%，導(dǎo)致漏檢和誤判頻發(fā)；其次，因檢測(cè)疏漏引發(fā)的售后索賠成本持續(xù)攀升，客戶投訴率隨之增加；最后，單件60秒的檢測(cè)效率使日均產(chǎn)能限制在500件，嚴(yán)重制約了產(chǎn)線提速需求。這些問題共同凸顯了傳統(tǒng)檢測(cè)方法在精度、成本和效率上的系統(tǒng)性缺陷。

AI 方案效果：

檢測(cè)耗時(shí)：從 60秒 / 件縮短至 5 秒 / 件，效率提升 12 倍

成本節(jié)約：年減少次品損失 82 萬元，替代 3 名檢測(cè)員（年省人力成本 45 萬元）

測(cè)試數(shù)據(jù)：

從如上頻域圖中可以看出，異常聲音主要集中在1kHz~4kHz之間，主要表現(xiàn)在縮回狀態(tài)，聲學(xué)特征為噠噠聲。

AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過小樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到100%。

迭代效果展示：

通過AI算法能精準(zhǔn)檢測(cè)電動(dòng)執(zhí)行器合格和異常件，當(dāng)前最終準(zhǔn)確率達(dá)到98.8%；

在外界聲音干擾不嚴(yán)重，人能捕捉到異常聲音的情況下，AI能完美替代人工檢測(cè)；

AI系統(tǒng)能做到實(shí)時(shí)、無損、不影響生產(chǎn)節(jié)拍的情況下，做到高精度檢測(cè)。

案例二：座椅骨架電機(jī)在線聲學(xué)檢測(cè)

在座椅骨架電機(jī)生產(chǎn)及全生命周期管理中，傳統(tǒng)質(zhì)量檢測(cè)依賴人工聽覺或簡(jiǎn)單設(shè)備，存在效率低、主觀性強(qiáng)、異常識(shí)別不精準(zhǔn)等問題。為解決這一痛點(diǎn)，企業(yè)引入AI聲學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)，針對(duì)高度電機(jī)、導(dǎo)軌電機(jī)、角度電機(jī)的合格件與異常件，通過聲學(xué)特征分析實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、高精度質(zhì)量檢測(cè)，覆蓋產(chǎn)品制造、實(shí)驗(yàn)室測(cè)試、客戶交付的全生命周期監(jiān)測(cè)。

AI方案：

采集產(chǎn)品： 座椅骨架電機(jī)

采集方式： 傳聲器采集

采集點(diǎn)位： 座椅骨架下方

采集類型：

高度電機(jī)合格件、高度電機(jī)異常件

導(dǎo)軌電機(jī)合格件、導(dǎo)軌電機(jī)異常件

角度電機(jī)合格件、角度電機(jī)異常件

文件數(shù)量： 48條采集文件

采集數(shù)據(jù)： 166M

效果：對(duì) 2197 個(gè)樣本（2052 個(gè)正樣本、145 個(gè)負(fù)樣本）的負(fù)樣本（異常件）識(shí)別率 95.17%，可有效識(shí)別高度電機(jī)（100Hz~400Hz “嘟嘟聲”）、導(dǎo)軌電機(jī)（300Hz~1000Hz “抖動(dòng)聲”）、角度電機(jī)（1000Hz~2000Hz “嗡嗡聲”）等已知異常特征。

測(cè)試數(shù)據(jù)：

括號(hào)區(qū)域所示，高度電機(jī)異常件在100Hz至400Hz之間有明顯頻譜特征 ，表現(xiàn)特征為規(guī)律的嘟嘟聲；導(dǎo)軌電機(jī)異常件在300Hz至1000Hz之間有明顯頻譜特征 ，表現(xiàn)特征為明顯的抖動(dòng)聲；角度電機(jī)異常件在1000Hz至2000Hz之間有明顯頻譜特征 ，表現(xiàn)特征為明顯的嗡嗡聲。

其他應(yīng)用場(chǎng)景

狀態(tài)監(jiān)測(cè)

大型機(jī)械健康監(jiān)測(cè)：可針對(duì)持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行的旋轉(zhuǎn)機(jī)械/大型機(jī)械進(jìn)行運(yùn)行狀況的智能監(jiān)控，如空壓機(jī)、泵機(jī)、電機(jī)、風(fēng)機(jī)、發(fā)動(dòng)機(jī)、風(fēng)力發(fā)電風(fēng)機(jī)葉片等。

環(huán)境異響監(jiān)測(cè)：可對(duì)安靜環(huán)境出現(xiàn)的異響、特定聲音、噪聲進(jìn)行分類及報(bào)警，如配電/電網(wǎng)/輸電線漏電的超聲波信號(hào)、實(shí)驗(yàn)室氣閥漏氣等。

狀態(tài)監(jiān)測(cè)應(yīng)用場(chǎng)景

產(chǎn)線檢測(cè)

產(chǎn)品異響檢測(cè)：通過檢測(cè)可自主運(yùn)行的產(chǎn)品正常工作狀態(tài)下是否產(chǎn)生異響，檢測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量，如電機(jī)馬達(dá)、繼電器、車門開關(guān)、筆記本鍵盤、車輛座椅電動(dòng)滑軌、風(fēng)扇、空調(diào)、洗衣機(jī)等。

結(jié)構(gòu)件異響檢測(cè)：通過振動(dòng)或安裝在測(cè)試臺(tái)等方式，模擬結(jié)構(gòu)件正常工作狀態(tài)或直接激勵(lì)結(jié)構(gòu)件以檢測(cè)其是否存在因裂紋、松動(dòng)、變形等原因產(chǎn)生的異響，如軸承、齒輪、車輛懸掛、座椅支架、管線、金屬工具、插頭、連接件、鐵軌減速頂?shù)取?/span>

合格聲音檢測(cè)：通過監(jiān)聽產(chǎn)品組裝過程中是否發(fā)出安裝正確/到位應(yīng)產(chǎn)生的聲音，判斷成品是否合格，如藥瓶擰緊聲、卡扣卡緊聲、開關(guān)閉合聲等。

產(chǎn)線下線檢測(cè)應(yīng)用場(chǎng)景

特殊聲音事件記錄

違規(guī)事件記錄：在特定管控區(qū)域針對(duì)特殊聲音進(jìn)行捕捉，以判斷違規(guī)事件的發(fā)聲，如違規(guī)排污、違規(guī)鳴笛、違規(guī)無人機(jī)飛行、無人區(qū)鐵路人員闖入等。

特殊事件統(tǒng)計(jì)：依據(jù)聲音信號(hào)針對(duì)特殊事件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如車輛鳴笛次數(shù)、物品通過軌道次數(shù)、物品拋落次數(shù)、動(dòng)物活動(dòng)記錄等。

周界安防：針對(duì)禁止區(qū)域闖入行為進(jìn)行報(bào)警和定位，如邊境安防、監(jiān)獄越獄、倉庫監(jiān)控、私人住宅安保、人員闖入、車輛闖入等。

特殊事件記錄應(yīng)用場(chǎng)景