【簡介：】聲學(xué)檢測不能說是一個完全嶄新的技術(shù)領(lǐng)域，只不過因為環(huán)境聲音種種復(fù)雜的特性，導(dǎo)致在過去這些年的實際應(yīng)用中，發(fā)展速度遠不及視頻。
聲音信號具有豐富的信息量，在很多視覺、觸覺

聲學(xué)檢測不能說是一個完全嶄新的技術(shù)領(lǐng)域，只不過因為環(huán)境聲音種種復(fù)雜的特性，導(dǎo)致在過去這些年的實際應(yīng)用中，發(fā)展速度遠不及視頻。

聲音信號具有豐富的信息量，在很多視覺、觸覺、嗅覺不合適的場合下，具有獨特的優(yōu)勢。聲音信號通常被認(rèn)為與振動信號具有較大的相關(guān)性，但聲音信號具有非接觸性，避免了振動信號數(shù)據(jù)采集的困難?；谝话阋纛l／環(huán)境聲的CA（計算機聽覺Computer Audition）技術(shù)屬于AI在音頻領(lǐng)域的分支，直接面向社會經(jīng)濟生活的各個方面，在醫(yī)療衛(wèi)生、制造業(yè)、交通運輸、安防、倉儲、農(nóng)林牧漁業(yè)、水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)、建筑業(yè)、采礦業(yè)、日常生活、身份識別、軍事等數(shù)十個領(lǐng)域具有眾多應(yīng)用，是一門非常實用的技術(shù)．目前該領(lǐng)域在國內(nèi)外已開始起步發(fā)展，但在許多研究和應(yīng)用領(lǐng)域仍接近于空白，具有無限廣闊的發(fā)展前景。

接下來將逐一舉例說明！

醫(yī)療衛(wèi)生——人的身體本身和許多疾病，都會產(chǎn)生各種各樣的聲音。借助CA進行輔助診斷與治療，既可部分減輕醫(yī)生的負擔(dān)，又可普惠廣大消費者，是智慧醫(yī)療的重要方面?！? 呼吸系統(tǒng)疾病常見的與病人呼吸系統(tǒng)相關(guān)的音頻事件有咳嗽、打鼾、言語、喘息、呼吸等。監(jiān)控病人狀態(tài)，在發(fā)生特定音頻事件時觸發(fā)警報以提醒護士或家人具有重要意義。

· 心音信號(Heart Sounds,HS)是人體內(nèi)一種能夠反映心臟及心血管系統(tǒng)運行狀況的重要生理信號。對心音信號進行檢測分析，能夠?qū)崿F(xiàn)多種心臟疾病的預(yù)警和早期診斷，以便于發(fā)現(xiàn)問題能夠及時有效的得到治療。

制造業(yè)· 轉(zhuǎn)轍機用于鐵路道岔的轉(zhuǎn)換和鎖閉，其結(jié)構(gòu)損傷會直接影響行車安全。在生產(chǎn)過程中，需要對高鐵轉(zhuǎn)轍機的重要零件全部進行無損檢測?；诼曅盘栠M行結(jié)構(gòu)損傷檢測具有非接觸、高效等優(yōu)點。

· 水泥廠、煤礦、熱電廠、采礦業(yè)等普遍使用輸送帶托輥，由于運行工況惡劣，數(shù)量眾多，又要求連續(xù)運轉(zhuǎn)，并且在線檢修不便。要保證輸送機長期連續(xù)穩(wěn)定的運行，對有故障托輥的快速發(fā)現(xiàn)和及時處理非常重要。為快速安全可靠地發(fā)現(xiàn)有故障隱患的托輥，需適時安排檢修，避免托輥帶病運轉(zhuǎn)可能造成的更高的停機維修成本及產(chǎn)量損失，減少工人的工作強度，托輥異常聲音檢測系統(tǒng)，原理是對運行中的托輥發(fā)出的聲音進行辨別，從而判斷托輥是否正常，并對異常聲音發(fā)出報警信號。該裝置可以區(qū)分托輥良好運行和帶故障運行所發(fā)聲音的區(qū)別。即使在高噪聲環(huán)境下，亦能過濾出周邊部件的信號，準(zhǔn)確捕捉故障托輥信號。

· 發(fā)動機——發(fā)動機是飛機、船舶、各種行走機械的核心部件，有柴油機、汽油機、內(nèi)燃機、燃氣渦輪發(fā)動機等幾種。發(fā)動機故障是發(fā)動機內(nèi)部發(fā)生的嚴(yán)重事故，傳統(tǒng)的發(fā)動機故障診斷高度依賴于工程師的技術(shù)能力，發(fā)動機的高、中、低３個頻帶的頻譜特性對其進行分析，通過分析汽車噪聲的強度可大致判斷出汽車發(fā)動機部件的故障。人工判斷具有很大的局限性，一些經(jīng)驗豐富的技術(shù)人員也會有一些失敗率，造成時間和金錢的嚴(yán)重浪費。因此，聲音檢測故障診斷系統(tǒng)既可直接用于自動診斷，提高系統(tǒng)可靠性，節(jié)約維護成本，也可作為經(jīng)驗不足的技術(shù)人員的訓(xùn)練模塊。而且避免了拆分機器安裝振動傳感器的傳統(tǒng)診斷方式的麻煩。

· 金屬加工機械制造——刀具狀態(tài)是保證切削加工過程順利進行的關(guān)鍵，迫切需要研制準(zhǔn)確、可靠、成本低廉的刀具磨損狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)。切削聲信號采集裝置成本低廉，結(jié)構(gòu)簡單，安放位置可調(diào)整?；谒臋z測技術(shù)，信號直接來源于切削區(qū)，靈敏度高，響應(yīng)快，非常適用于刀具磨損監(jiān)控。可利用金屬切削過程中的聲音輻射檢測工具的狀態(tài)，即鋒利、磨損、破損。以低頻和高頻帶的頻譜成分作為特征，可以很容易地區(qū)分鋒利和磨損。

· 軸承、齒輪和傳動部件——旋轉(zhuǎn)機械（軸承、齒輪等）在整個機械領(lǐng)域中有著舉足輕重的地位，發(fā)生故障的概率又遠遠高于其他機械結(jié)構(gòu)，因此對該類部件進行狀態(tài)檢測與故障診斷就尤為重要。對于傳統(tǒng)的振動傳感器需要拆分機器、不易安裝的缺點來講，其可通過在整機狀態(tài)下檢測特定部位的噪聲來判定軸承與齒輪等是否異常，可以說是非常省時省力又快捷了。

· 包裝專用設(shè)備——基于聲信號的瓶蓋密封性檢測方法，聲信號的產(chǎn)生由電磁激振裝置對瓶子封蓋激振產(chǎn)生，由麥克風(fēng)采集。基于聲信號實現(xiàn)啤酒瓶密封性快速檢測。瓶蓋受激發(fā)后產(chǎn)生受迫振動，其振動幅度和振動頻率與瓶蓋的密封性存在一定的關(guān)系。瓶內(nèi)壓力增高時，若瓶蓋密封性好，其振動頻率就高，振幅就小；反之，若密封性差，振動頻率就比較低，振幅也比較大。以此來判斷包裝的密封性，保障了商品包裝的合格率。

· 電氣機械和器材——電機是用于驅(qū)動各種機械和工業(yè)設(shè)備、家用電器的最通用裝置。電機有很多種，如同步電機 、直流電機 、感應(yīng)電機。為保證其安全穩(wěn)定運行，常常需要工作人員定期檢修、維護。電機在發(fā)生故障時，維護人員聽電機發(fā)出的聲音，以人工方式判斷故障的類型，耗費大量人力，而且無法保證及時檢測到故障，基于聲信號的聲紋識別系統(tǒng)將提取的音頻特征與某一類型的故障聯(lián)系起來，可以識別出電機異響及各種類型的故障，如線圈破碎和定子線圈短路等。

· 紡織業(yè)——細紗斷頭的低成本自動檢測一直是紡紗企業(yè)急需解決的一個問題。利用定向麥克風(fēng)采集5個周期的鋼絲圈轉(zhuǎn)動產(chǎn)生的聲信號。正常紡紗時的聲信號都具有分布均勻的５個較高波峰，而發(fā)生紡紗斷頭時采集到的聲信號不具有該特點。按照此標(biāo)準(zhǔn)即可判斷紗線是否發(fā)生斷頭以減少成本損失。

· 黑色及有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)——對金屬和非金屬粘接結(jié)構(gòu)施加微力，在頻域提取與粘接有關(guān)的聲信號的特征用于后續(xù)模式識別。撞擊非晶合金產(chǎn)品使其產(chǎn)生振動，并采集發(fā)出的聲信號，以聲信號衰減時間的長短作為特征，判斷產(chǎn)品的合格性，可以準(zhǔn)確地檢測出非晶合金產(chǎn)品內(nèi)部是否存在收孔或裂紋等缺陷。采集氧化鋁熟料與滾筒窯撞擊所產(chǎn)生的聲音，通過分析頻譜、幅度等數(shù)據(jù)區(qū)別出熟料的3種狀態(tài)：正常、過燒、欠燒，進行自動質(zhì)量檢測。采集成品熟料與滾筒窯撞擊所產(chǎn)生的聲音，經(jīng)濾波、頻譜分析等處理后，對燒結(jié)工序中的異常狀態(tài)進行判斷并報警。

· 非金屬礦物制品業(yè)——熱障涂層是一層陶瓷涂層(Thermal Barrier Coatings TBC)，沉積在耐高溫金屬或超合金的表面，對基底材料起到隔熱作用，使得用其制成的器件（如發(fā)動機渦輪葉片）能在高溫下運行。失效檢測有４種典型的失效模式：表面裂紋、滑動界面裂紋、開口界面裂紋、底層變形，基于聲信號進行失效檢測。提取沖擊聲的域特征及聽覺感知特征，通過模式識別研究基于沖擊聲的聲源材料自動識別。

· 農(nóng)副食品加工業(yè)——在雞蛋、鴨蛋等的加工過程中，從生產(chǎn)線上分選出破損蛋是一道重要工序。國內(nèi)主要依靠工人在燈光下觀察是否有裂紋，或轉(zhuǎn)動互碰時聽蛋殼發(fā)出的聲音等方法來識別和剔除破損雞蛋。這種方法效率低下，精度差，勞動強度大，成本高。研究自動化的禽蛋破損檢測方法意義重大。經(jīng)驗表明，好蛋的蛋殼發(fā)出的聲音清脆，而破損蛋的蛋殼發(fā)出的聲音沙啞、沉悶，這使得基于聲音音色進行蛋類質(zhì)量判別成為可能。以雞蛋赤道部位的４個點作為敲擊位置，采集雞蛋的聲信號。在實際環(huán)境中，用音頻分離或降噪技術(shù)。從風(fēng)機噪聲環(huán)境中分離提取蛋雞聲音，根據(jù)采集音頻加以分析定位，便可以輕松識別破損蛋。

· 機器人制造——機器人需要對周圍環(huán)境的聲音具有聽覺感知能力。AED（Audio event detection 音頻事件檢測）在技術(shù)角度也屬于CA，但專用于機器人的各種應(yīng)用場景：面向消費者的服務(wù)消費機器人，在室內(nèi)環(huán)境中識別日常音頻事件；面向災(zāi)難響應(yīng)的特殊作業(yè)機器人，識別噪聲環(huán)境中的某些音頻事件，并執(zhí)行給定的操作；面向閥廳智能巡檢的工業(yè)機器人，對設(shè)備進行智能檢測和狀態(tài)識別。

還有很多應(yīng)用場景，篇幅有限，就暫且不一一列舉了。說明：本文部分內(nèi)容摘錄于《復(fù)旦學(xué)報》（自然科學(xué)版）第58卷第3期《理解數(shù)字聲音———基于一般音頻／環(huán)境聲的計算機聽覺綜述》李 偉，李 碩著