家电异音检测可以按照下图所示的技术途径来实施。按照机器学习的要求，通过传声器和信号采集系统进行声信号样本采集，需要注意的是采集得到的声信号既包含家电的运转声，也包括生产线的环境噪声。采用现有成熟的多种信号处理方法对所测声信号进行预处理，通过分析比较和尝试，组成最佳的信号特征向量，该向量应该能够最大程度反映家电状态信号，同时抑制环境噪声。 常用的信号特征提取方法一般包括时域、频域和时频域三类，时域的典型特征有短时能量和过零率；频域的特征种类繁多，有各种谱分析方法、线性预测系数以及梅尔频率倒谱系数等；时频特征包含短时傅里叶谱和小波谱，时频特征会带来较大的计算量，但却更能完整全面地描述音频信号。

在线异音检测可以说是人工智能技术在家电生产过程中的一个合适应用场景，但要想与家电生产流程真正无缝结合，真正替代人工声检，还需要解决很多技术和管理上的难题，技术难题包括产线节拍匹配、信号采集、环境噪声消除、训练样本选择、合适学习模型确定等，管理难题包括检测规范与标准的制定以及检测流程的重构等，解决这些难题的方法和思路将在后续详细深入讨论。

随着机电自动化技术的进步，家电生产线中许多需要体力劳动的工位逐渐被机械手所代替，但仍有很多非体力工位还离不开人，比如视检和听检工位，不需要人的体力或操作，而要靠人的眼睛和耳朵来判断产品的某项指标是否品质合格，这样的工位就需要人工智能才能很好完成替代。 由于图像处理技术的迅猛发展，视检工位目前已有了很多很好的替代方案，但由于产线上声环境复杂，检测规则难易实现简单的参数化描述，听检工位目前大多还是要靠人工来完成。但是，人工听检存在下图列出的种种问题，已难以满足产线智能化升级的需要。从表中也可以看出，人工听检的缺点正好就是人工智能检测的优势所在。