异音检测的两种模型： 人工听检的自动化替代技术主要有两类模型，一类是参数驱动模型，另一类是基于人工智能的数据驱动模型。前者通过分析比较找到一个标准参数范围，在范围之内的为正常，在范围之外的为故障，但这样的参数范围却很难选择确定，因为人工听检所依据的判断规则很难用显示的参数来描述；人工智能则可以模拟人的学习和判断过程，通过特定的模型描述那些只能意会却无法言传的判断规则。下图给出了两类模型的比较。

根据信号特征向量将声信号样本转化为数据集，数据集包括训练集、验证集和集。选择合适的机器学习模型，将数据集应用于机器学习模型进行训练、验证和，通过多次循环，通过优化分析，在数据集的基础上，获取机器学习面向具体工程问题的最优参数，包括最优的特征向量、机器学习算法和异音检测法则，这几个环节可能需要多次循环才能得到最优的参数组合。最后，机器学习得到的分类法需要导入异音在线检测系统，在实际的生产线上进行运行调试，最终在生产线上完成部署。

家电异音检测系统的架构，系统由硬件和软件两部分共同组成了一个不可分割的整体，硬件部分包括测量环境、传感器、采集系统和判别系统，测量环境可以是基本不做改动的原始生产线，也可以是在生产线上设计添加的简易隔声或吸声空间，测量环境的考虑重点是如何减少生产线环境噪声的影响。传感器和采集系统一般要求满足可听声频带的采样要求，对系统的量化精度要求至少采用16位采集系统，能达到24位更好。判别系统一般是采集系统和计算机的结合体，计算机上运行的软件是信号特征提取算法和机器学习模型。 软件部分中的信号测量分析模块主要完成信号的采集和保存，应用信号处理技术，特征提取模块抽取声信号样本特征，构建特征向量和机器学习数据集。机器学习模块实现各种机器学习算法，在特征向量数据集的基础上，完成训练、验证和等环节，最终获得异音判别参数，过程中还包括特征向量和机器学习模型参数的选择与优化。