整套分布式传送带托辊异常声音检测系统主要有以下功能： 1) 托辊异常声音检测功能——整套系统以节点为边缘计算单元进行托辊异常声音检测，大大降低远程服务器的计算压力； 2) 轮询报警功能——远程服务器会定时轮询所有声呐节点，一旦有节点发现托辊异常则会及时报警后台监控中心 ； 3) 实时监听功能——监控中心可以选择任意节点实现现场声音监听功能，在接收到节点报警之后，也可以远程监听现场声音判断是否异常； 4) 频谱分析功能——监控中心可以选择任意节点实现现场声音的频谱分析 。

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。

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。