异音机器判断：样本库搭建核心方法

  异音是产品质量异常的直接表征，也是判定产品质量问题的重要依据。人工主观判断是目前提取异音常用、贴合实际需求的方法，但受高成本、判断结果易主观波动等因素影响，异音的机器智能判断已成为行业发展趋势。

  机器实现异音判断主要分为样本提取、特征库学习、在线判断三大核心环节，其中样本提取的数量与质量决定了机器判断的准确性，特征库学习能提炼出更可靠的判断依据，在线判断则真正实现机器对人工的替代。接下来，先为大家介绍机器判断的初步核心环节 —— 前期取样与样本库搭建。

  多类传感器取音，超灵敏完成信号采样。特定产品可省去消声箱，兼顾检测效率与经济性。搭配耳机，异音感受更直观明显。支持人工分级，快捷键绑定各类异常类型。一键存储样本数据，快速搭建专属样本库

  样本库的搭建是异音机器判断的基础，优质的样本数据能为后续的特征库学习提供扎实的支撑。