耳机AI异音测试解决方案

耳机AI异音测试解决方案

AI 听音替代人工

良品建模识别异音

标准平台快速部署

概述

在 TWS 耳机等智能音频产品的量产过程中，传统的电声测试结合人工听音方式，逐渐暴露出主观性强、一致性差及效率受限等问题。人工听音高度依赖个人经验，难以在不同人员和不同批次之间保持稳定标准，也难以适应规模化自动化产线的节拍要求。

CRYSOUND 耳机 AI 听音测试解决方案围绕 CRY 异音测试系统构建，通过引入 AI 听音算法与标准化测试机台，实现异音检测的自动化与智能化。系统基于良品声音模型，对耳机播放音频进行智能分析与判定，在无需人工参与的情况下稳定识别异音问题，为量产阶段提供高一致性、高效率的听音测试能力。

训练流程：

-> 准备大于100个良品进行测试，收集数据

-> 利用收集的wav进行建模

-> 利用模型测试测试良品与不良品数据，指定合格框线

测试流程：

-> 上位机操控蓝牙Dongle，连接被测件开始产测

-> 蓝牙Dongle操控被测件播放声源，CRY711仿真耳采集数据

-> 软件AI算法分析wave文件，输出测试结果

方案以 AI 听音算法为核心，通过对良品声音特征的学习建立稳定的正常声学模型，并将实际测试音频与模型重建结果进行对比，从而放大异常特征，实现对刮蹭音、瞬态异音及稳态异音的高灵敏度识别。在传统分析方法难以区分的场景下，仍可实现稳定可靠的判定。

系统支持多工位并行测试，可同步完成多只耳机的听音检测，在保证检测精度的同时显著提升测试效率，有效替代人工听音方式，满足量产产线对节拍与稳定性的要求。

通过箱中箱隔音结构与标准化治具设计，系统有效降低环境噪声干扰，确保不同工位、不同批次测试结果的一致性。整体方案采用模块化设计，部署灵活，适用于研发、试产及大规模量产环境。

CRYSOUND 耳机 AI 听音测试方案的核心在于基于深度学习的异音分析算法。系统以耳机播放过程中采集到的 wav 音频数据为输入，对声音在时间和频率维度上的特征进行分析，从而实现对复杂声学现象的整体识别。

算法在训练阶段仅使用良品数据，建立稳定的正常声音模型。在实际测试中，系统将采集到的音频与该模型进行对比，当存在刮蹭音、瞬态异音或稳态异音等异常情况时，其特征会与正常模型产生明显差异，从而被准确识别并判定为不良。

通过这种基于良品建模与差异识别的方式，AI 听音算法能够在无需人工参与的情况下，实现稳定一致的异音检测效果，即使面对传统方法难以区分的异常，也能保持可靠的判定能力，满足量产应用需求。