基于特征分析的工业现场异常检测 

针对环境干扰少、机器设备平稳运行的工业现场，通过提取机器设备正常运行的声音特征，利用特征分析判断设备的运行状态。该技术可实现工业现场快速部署。

Characteristics

基于单分类深度神经网络的工业现场异常 检测 

针对故障较少的的工业现场，通过采集少量正常运行数据，利用单分类神经网络实现机器设备运行状态的判断。该技术抗干扰能力强，并且可实现工业现场快速部署。

Single Classification Deep Neural Network

基于轻量化卷积神经网络的 工业故障诊断 

 针对故障多发的工业现场，通过采集机多种类型的声音样本，利用轻量化卷积神经网络实现对机器设备故障诊断。该技术可实现故障类型的精准判断，为后续的设备维修提供支持。 

Lightweight Convolutional Neural Network  

自适应滤波降噪

针 对淹没在噪声中的语音信号，利用自适应滤波技术，可以在未知噪声特性的条件下，通过动态调整滤波器参数降低噪声的干扰。

Adaptive filter noise reduction

预测

辨识

干扰抵消

反建模