工业自动化声音识别现状及解决方案
01
人工识别的局限性
人工识别异常声音数据存在效率低、易疲劳出错、成本较高等问题。 传统人工识别方式难以满足现代工厂对生产效率和质量控制的高要求。
02
系统停留在采集和基础分析层面
大多工厂当前采用的系统，在数据采集和初步处理方面表现出色，但无法解决人工识别异常声音数据效率较低，且有概率出现误判和漏判的问题。
03
数据隐私要求高
许多工厂非常注重产线技术、产品质量等信息安全问题；所用系统也均需支持非云端管理模式。
AI声音识别算法平台方案架构
用户层 标注员(上传与标注数据)数据上传与标注界面
(配置训练流程)
模型配置与训练界面
后端API服务
模型管理与训练控制器
流程配置解析器
流程配置器+可视化训练日志
异步任务处理
语音识别
机器视觉
测试人员(推理识别)
推理识别与展示界面
本地AI引擎
推理服务接口
推理服务(ONNX Runtime)
数据存储
数据管理接口
数据库(SQLite)
模型导出
(TorchScript/ONNX)
音频文件系统(WAV/CSV/NPY)
模型文件目录(.pt/.onnx)
AI 方案核心技术
01
数据采集
原始声音获取
与客户现有第三方采集平台无缝对接，批量获取原始声音数据；确保数据传输的高效性和稳定性
数据传输保障
通过加密传输和数据校验机制，确保数据在传输过程中的安全性和完整性
数据格式适配
支持多种数据格式的转换和标准化处理，确保数据能够顺利导入平台进行分析
02
算法流程预设&模型训练
AI算法选择
采用先进的AI深度学习算法，如CNN和RNN，进行模型训练。有效提取声音数据特征，提高识别准确率。
AI 模型预设
对不同工厂不同产线的声音&振动数据，配置识别算法流程（预处理 → 特征提取 → 模型 → 输出）
模型训练与优化
通过交叉验证和迁移学习等方法，不断优化模型参数，提高模型的训练效率、稳定性和准确率
03
执行与复核
实时分析与判断
采用高效的算法优化技术，确保模型在实时运行中的性能和响应速度，快速识别异常声音数据
二次复核机制
通过人工审核和自动校验相结合的方式，对模型识别结果进行二次复核，及时发现并纠正模型
结果可视化
定制数据可视化看板，便于用户查看和分析识别结果，如：声音数据的波形图、频谱图以及识别结果等
04
结果校验&再标注
便捷标注操作
提供便捷的重新标注功能, 方便用户对模型识别错误的数据进行标注, 支持批量操作
数据管理与更新
重新标注的数据将自动更新到训练数据集中，确保完整性和一致性，并用于后续的模型优化
模型优化反馈
平台将根据标注数据的反馈，自动调整模型参数，提高模型的准确率
方案实施的意义
70%
降低人工成本
通过替代传统人工识别，减少人工参与，降低人工成本，提高生产效率。项目实施后，预计每年可为客户节省大量人工成本，助力企业进一步降本增效
2～3倍
提升终端客户黏性
平台能够快速准确地识别异常声音数据，提高产线质量检测效率及准确率。减少因误识别导致的报废和返工，提升工厂整体生产效率，增加企业合作黏性，为企业带来直接的经济效益
100%
提高企业竞争力
AI 技术的引入，帮助客户在行业的市场中更具说服力，迅速脱颖而出，显著提升市，进而抢占更多市场份额，收获更为丰厚的经济效益
AI异音识别算法平台开发流程
从需求梳理、深度业务诊断，到精心定制AI声音识别算法平台解决方案，再到严谨的开发实施与持续优化，我们始终伴您左右，确保每一环节都与您的业务紧密结合，扩大AI技术的价值
AI需求分析
定制 AI 方案
AI 对接验证
开发实施
售后运维升级
私有化部署
持续优化
AI 模型训练
成功案例
图像识别成功案例
在通过AI图像识别技术与自动化巡检系统的深度融合，构建一套高效、精准的道路缺陷检测平台，实现从高速路面病害（如裂缝、坑槽、沉陷等）的自动化缺陷识别、数据采集到报告生成的全流程智能化管理，摆脱人工巡检的局限，解决人工定位误差大、记录效率低、数据分析滞后等问题，提升检测效率和定位精度。并通过可视化报告为客户提供科学决策依据，推动高速公路养护向智慧化转型。
图像识别成功案例
客户是一家专业从事材料科学、胶体化学、与表面化学科学仪器的高科技企业。客户希望先实现一款明星产品—接触角测量仪的国产化，并期望通过星野专业技术团队，为其配备一套精准的ai图像识别分析平台，实现设备的全面智慧化升级，并为科研院提供高精度的受力数据，辅助材料特性研究和产品开发等。该设备主要功能为接触角测量、液体表面张力测量、自由能计算等。
算法平台成功案例
随着风电产业的发展，风电系统中涌现了大量的数据，包括风机运行数据、温度湿度数据、电力数据等。为了更好地利用风机的各项数据，提高风电系统的运行效率和可靠性，我们为客户建立一套风机数据处理与分析算法平台。
算法平台成功案例
本项目的主要目标是为医疗临床行业构建一个高效的统计监察业务需求解决方案。通过开发一个临床数统一体化算法平台，我们旨在实现对临床海量数据的清洗、统计、分析，从而提高数据处理的效率和准确性，为临床试验的各个阶段提供强有力的数据支持。
