聲紋分析和處理的難度非常高。聲音識別（我們這里排除了對生物聲音的識別，人的語音，動物的聲音識別等），相對來說有一定的難度。傳統(tǒng)的是采用數(shù)字信號處理技術(shù)例如傅里葉變換等，對聲音進行識別。相對應(yīng)聲音特征的分散性，很難達到一個準確識別的效果，例如對于電動機定子和轉(zhuǎn)子的噪聲，由于部位不同可能會有各種各樣的特征這樣需要建立龐大和復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，傳統(tǒng)的方法是很難達到使用的精準度的。

我們的方法是建立在數(shù)字（聲音）信號處理技術(shù)+AI技術(shù)上的，可以將很多有相似度的故障進行分類（這在傳統(tǒng)的聲音信號處理分類中是很難實現(xiàn)的，聲音特征并不是一致 但是故障類型一致）。在我們的系統(tǒng)里聲音采集的硬件和軟件我們都有自主的技術(shù)。

我們的聲音識別系統(tǒng)，目前適用于（對應(yīng)于）：

1 發(fā)動機，電動機的噪聲檢測（有些發(fā)動機和電動機廠家考慮到把他們出場的設(shè)備都裝上聲音傳感器，這樣運行當中的故障可以隨時掌握，采用對應(yīng)的方法。

2 風(fēng)力發(fā)電的風(fēng)扇質(zhì)量檢測（當風(fēng)扇的葉片發(fā)生斷裂時，風(fēng)扇轉(zhuǎn)動的聲音是不同的 可以及時檢測出 采用對應(yīng)的方法）。

3 汽車維護，當現(xiàn)場的工作人員技術(shù)能力不足時，將聲音信號上傳，用系統(tǒng)分析，可以很好的定位故障。

4 船舶在海上航行時，可以隨時把發(fā)動機的信號上傳到廠家，故障早期發(fā)現(xiàn)。

5 飛機的檢修。

系統(tǒng)的主要性能，將聲音信號上傳到云端（服務(wù)器端）

A 專家不用去現(xiàn)場就可以實時同步聽取聲音信號，給出判斷

B 利用我們的系統(tǒng)可以給出故障的分析