声纹分析和处理的难度非常高。声音识别（我们这里排除了对生物声音的识别，人的语音，动物的声音识别等），相对来说有一定的难度。传统的是采用数字信号处理技术例如傅里叶变换等，对声音进行识别。相对应声音特征的分散性，很难达到一个准确识别的效果，例如对于电动机定子和转子的噪声，由于部位不同可能会有各种各样的特征这样需要建立庞大和复杂的数学模型，传统的方法是很难达到使用的精准度的。

我们的方法是建立在数字（声音）信号处理技术+AI技术上的，可以将很多有相似度的故障进行分类（这在传统的声音信号处理分类中是很难实现的，声音特征并不是*一致 但是故障类型一致）。在我们的系统里声音采集的硬件和软件我们都有自主的技术。

我们的声音识别系统，目前适用于（对应于）：

1 发动机，电动机的噪声检测（有些发动机和电动机厂家考虑到把他们出场的设备都装上声音传感器，这样运行当中的故障可以随时掌握，采用对应的方法。

2 风力发电的风扇质量检测（当风扇的叶片发生断裂时，风扇转动的声音是不同的 可以及时检测出 采用对应的方法）。

3 汽车维护，当现场的工作人员技术能力不足时，将声音信号上传，用系统分析，可以很好的定位故障。

4 船舶在海上航行时，可以随时把发动机的信号上传到厂家，故障早期发现。

5 飞机的检修。

系统的主要性能，将声音信号上传到云端（服务器端）

A 专家不用去现场就可以实时同步听取声音信号，给出判断

B 利用我们的系统可以给出故障的分析