人工智能和機器學習方法在噪聲與異響識別判定中得到了廣泛應用。通過訓練深度學習模型，例如卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），可以實現對噪聲和異響的自動識別和分類。這些方法可以處理大量數據，具有較高的準確性和魯棒性。提供在批量生產過程中進行噪音、異響、異音聲學質量分析和振動測試一站式解決方案，可以實現各種機械組件的快速、可靠和徹底的噪聲、振動測試。從生產線終端顯示：通過/失敗，以及相關測試指標情況，并將所有測試內容記錄，提供可溯源的數據，以發現不必要噪聲、振動根本原因，并對其進行消除或減輕。顯著提高生產線產量和成本效益。異響檢測的機器學習模塊，在特征向量數據集的基礎上，完成訓練、驗證和測試等環節。南通非標異響檢測技術規范

通用型異音異晌自動檢測系統是專門為小型電機、 旋轉類結構產品在生產線上進行異音異晌自動檢測設計的自動化測試系統。 用于生產線終檢階段， 對表現出特定特征的噪聲、 振動信號超出闊值等問題的產品進行篩選。音頻測試系統由異音異響自動檢測系統軟件、 工業計算機、ANT-0002B型信號采集與控制模塊、聲壓傳感器、 振動傳感器、 隔音箱和工業計算機組成。 系統軟件實現序列控制、 信號自動采集、 分析和判斷功能。 異音信號采集與控制模塊完成異音異晌信號的模數轉換、 以及完成系統與外界的交互控制功能。 夾具實現被測物的安裝， 以及傳感器的合理安裝的功能。無錫混合動力系統異響檢測檢測技術異音測試系統(ANT)是專門為電機類產品、汽車零部件等產品生產線設計研發的。

產品異音異響在線質量檢測軟件不僅具有簡潔明晰的測試結果顯示，同時也具有專業的分析結果顯示。軟件除包含常用的振動分析、轉速分析、聲壓級分析等功能外，還加入了階次分析、階次切片分析等專業分析功能。軟件具有賬號分級管理功能。管理員賬號可對軟件進行系統設置。操作員賬號*可進行測試操作。軟件包含大量融入實際工程經驗的便捷操作。支持掃碼輸入產品SN號，一鍵完成測試并保存/上傳試驗結果。測試完成后顯示當前測試結果和上一次測試結果。自動計算測試統計數據。檢測軟件具有良好的用戶界面，防呆設計不易出錯，適合產線工作人員操作。產線工作人員操經過簡單培訓即可上手。

代替人耳檢測異響的技術在近年來得到了快速發展，特別是在電機生產線、汽車、家電等行業中，這類技術的應用**提高了檢測效率和準確性。以下是一些主要的代替人耳檢測異響的技術，以及它們的特點和優勢：智能檢測系統：工作原理：基于聲學信號處理技術，通過高靈敏度的傳感器捕捉聲音信號，并采用先進的數字信號處理技術對聲音進行實時分析和處理。特點：能夠自動識別電機類產品中的異音異響問題，并及時報警。采用先進的數字信號處理技術，對聲音信號的特征提取和模式識別，提高檢測的準確性和可靠性。實現24小時不間斷的自動檢測，避免人工檢測的疏漏和誤判。異音異響也可以有效反映出零部件的關鍵故障。適用于批量生產場合的測試系統是十分必要的。

傳統檢測方法：在過去的生產實踐中，電機異音異響通常是通過人工巡檢的方式來進行。這意味著定期有專業技術人員親臨現場，通過聽覺和經驗來判斷電機的運行狀態。然而，這種方法存在著一系列問題，包括周期性檢測可能錯過瞬時的異常，主觀判斷容易受到個體經驗的影響等。新興智能檢測技術的引入：為了解決傳統檢測方法的不足，制造業紛紛引入新興的智能檢測技術。這包括了高精度傳感器、先進的聲學分析算法以及云計算等技術的應用。通過將傳感器安裝在電機附近，實時監測電機運行中的聲音，并通過云平臺對聲音數據進行大數據分析，智能檢測系統能夠更快速、更準確地檢測到電機異音異響問題。異音異響自動化檢測系統，采用了心理聲學和人工智能技術結合，可以完全替代人耳主觀判斷異響的檢測方法。上海智能異響檢測

異音異響自動化檢測系統應用場景：跑車零部件跑車工業零部件生產線在線檢測異響出風口電機。南通非標異響檢測技術規范

異音異響自動化檢測系統適用于生產線檢測產品噪聲和異響，是一套集**靜音環境箱、異音聲學測量、數據處理和自動化控制為一體的異音智能檢測系統。該系統為用戶提供了一種**本底噪聲的測試環境，基于心理聲學模型的AI算法，能精細識別異響，與傳統靠人工主觀識別的方式相比，該系統提供了一種效率更高、更穩定可靠的客觀測量及數據處理方式。 工業制造領域中的小型電動部件，在出廠時需要對噪音與異響進行檢測是否達標，實現這個目的需要具備兩個條件，其一，需要25分貝以下的檢測環境（受限于常規的降噪技術，在嘈雜的制造生產線上非常難以實現），其二，需要精密程度到達類似于人耳微觀聽覺分辨能力的聲學檢測設備，南通非標異響檢測技術規范