异音检测

分析频率谱：使用FFT（快速傅里叶变换）将音频信号转换到频域，检测是否有异常频率成分，与常规声音特征做对比。

基于统计方法：利用统计特征如均值、方差、峰度等，从音频信号中提取特征，进行异常检测。

机器学习算法：使用经典的机器学习模型，如SVM（支持向量机）或KNN（最近邻算法），从训练集学习正常和异常音频特征，进行分类检测。

深度学习方法：采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型，通过大量标注数据进行训练，实现更复杂和高精度的异音检测。

自回归模型：利用ARMA（自回归移动平均）模型对音频信号进行建模，通过残差分析来检测异常。

时频分析方法：通过短时傅里叶变换(STFT)或连续小波变换(CWT)将音频信号转换到时频域，识别异音特征。

振动分析仪：用于监测和分析机械设备的振动情况，通过捕捉振动信号来识别和定位机械异音源。

声级计：测量环境和设备运行时的噪音水平，用于鉴别异常声学特征，如过大的噪音可能是设备故障的兆头。

超声波检测仪：能够捕捉人耳无法听到的高频声音，用于检测高压泄漏、电气设备的放电声音以及机械摩擦产生的超声波异常。

加速度传感器：安装在机械设备上，记录设备运行过程中产生的加速度变化，以此来检测异常振动和异音。

频谱分析仪：将声音信号转化为频谱图，通过分析声波频谱中的特征频率和幅值来识别并定位异音源。