AI音频故障自识别

采集设备运行状态的音频并提取规则特征，通过神经网络训练模型，利用声纹识别技术模型提取设备的摩擦、振动、功率、质量等特征属性，通过历史属性状况变化对比和属性量化类型对比，预测设备故障。以声学听诊探伤为核心，分析设备的危险因素。