【科技前沿】突破技术与应用困局，让设备“耳聪目明”！
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关键词：
突破
资讯来源：合肥高新发布 + 订阅账号
发布时间：
2023-03-28
突破技术与应用困局
让设备“耳聪目明”！
目标区域“扫一扫”，即可完成大范围检测；过程“0”接触，就能精准找到“异响点”；远距离巡检，也可以清晰地看见气体泄漏点……在能源领域，声学成像仪、声成像组件、工业巡检机器人等一个个硬核“神器”令人赞不绝口。
这些“神器”的核心技术及关键模组，都有来自位于合肥高新区的国家智能语音创新中心的技术支撑。
以燃气为例，燃气泄漏是导致燃气生产、储存、运输和使用等过程中产生安全事故的根本原因。因燃气具有易燃、易爆、易流动和易扩散的特点，一旦发生泄漏，泄漏的燃气与空气形成爆炸性混合物，遇热火或明火极易发生爆炸和火灾，存在重大安全隐患，且对气候与环境产生影响较大。如果泄漏的燃气被大量的吸入人体内，还会使人中毒甚至死亡。
图引用自欧空局（ESA）卫星监测到的“北溪”天然气泄漏事件
（如有不当，可联系删除）
传统气体泄漏检测多为气体传感器、红外成像检测、嗅觉检测、压力差检测等等，这些方法皆存在一些定位功能不强、巡检工作量较大、排故效率不高以及不够直观等缺陷，更提不上实现远程、实时无人监控。
面对复杂、多样的检测需求，国家智能语音创新中心开展“声成像”技术研究，发挥“声学”优势，进一步融合视觉，实现故障可视化。利用高精度麦克风阵列及超声波声源定位技术，通过声像图与可见光图像叠加的成像方式，实时展示声源在空间的分布状态，实现快速、精准发现气体泄漏、设备异响等问题。较之行业传统检测方案，声成像技术检测准确率高，可极大程度提升检测效率，为企业有效节省人力：
◇ 更高效：支持目标区域大范围检测，画面实时反馈，故障一目了然，可将检测时间从3小时缩短至10分钟；
◇ 更精准：基于自研阵列和算法，定位精度达到1°，准确定位泄漏位置；
◇ 抗干扰：集成高灵敏度超声波采集装置，通过自研算法加持，排除无关噪声干扰，捕捉细微泄漏信号，提升检测精度；
◇ 更安全：支持检测距离远达40m，最大化保障人员安全；
◇ 更全能：检测类型多样，基本实现所有气体类型泄漏检测全覆盖，还可支持真空泄漏检测。
联合讯飞，研发落地的声学成像仪
目前此项技术已成功应用到讯飞多款固定式、手持式、可移动式设备上，助力实现过程实时监测、巡检等环节智能化，技术赋能，破解应用困局。
燃气场站往往占地面积大，传统巡检方式往往要耗费大量人力，且工作量很大，效率不高。在声成像技术的加持下，可实现大范围快速扫描，迅速排查气体泄漏点，目前此项技术已在多个燃气场站成功落地应用。在国内某燃气集团场站，通过声成像技术的助力，工作人员30分钟内在多个法兰、阀门处发现气体泄漏，及时采取检修措施，有效避免因燃气泄漏导致的安全事故，相关成效也收到该场站高度认可。
不仅是能源领域，基于场景需求，声成像技术目前也已在电力、化工等5大行业成功应用。针对电力行业的局部放电故障排查难点、痛点，快速锁定“故障”点，高效、切实解决问题。
下一步，国家智能语音创新中心仍将持续聚焦“声学”研究，奋力实现关键核心技术突破，赋能多元场景应用，助力制造业智能化转型升级。
中科昊音：工业设备的健康听诊专家
中国科学院合肥物质科学研究院有着“人造太阳”之称的全超导托卡马克核聚变实验装置EAST（东方超环），在运行时温度可达1.2亿度，在如此高温的情况下，保证核聚变反应堆的安全和稳定运行一直是一个难题。
在合肥高新区，有一家聚焦于声纹AI技术研究和应用的企业，他们为“人造小太阳”的稳定运行提供了解决方案：通过AI-Voice Cmfmc 3.0引擎依托声光纤技术精准定位采集运行期线圈噪音，准确判断出线圈轴向或径向形变。这项物声纹监测技术正是来自于合肥高新区的安徽中科昊音智能科技有限公司（以下简称中科昊音），公司于2019年1月入驻“中国声谷”，是一家聚焦于声纹AI技术研究、产品开发、工程应用的公司。
不同的机械设备在运行的过程中会产生设备独有的振动声纹，这种声纹类似于设备特有的“DNA”，中科昊音利用计算机信息技术从声音信号提取频谱、幅值、倒谱、波形、波峰、概率密度、峭度系数等声学特征，利用独有的声音特性，将被监测设备的声纹信息与正常的声纹信息进行对比来识别工业设备运行状态，在故障发生早期即可预警故障和判断故障类型，让工业设备向着更加安全稳定的方向发展。
“我们感知世界的方式主要依靠视觉和听觉，如果光通过眼睛看，只能看到设备的外观有没有裂纹，有没有生锈，有没有形变，但设备里面的运行状态通过视觉是看不到的。我们通过采集声音去监测设备，相当于从多一个维度去预判设备的运行状态。”中科昊音联合创始人徐泉在采访时解释。
除了运行时能主动发出声音的工业设备，中科昊音还提出“万物互联，万物皆有声音”的理念，对于不会主动发出声音的设备，例如桥梁、输电的电力铁塔，中科昊音也可以进行监测。徐泉介绍说：“比如说输电塔，所有的铁塔都是通过螺丝连接起来的，铁塔两边搭的线缆摆动时间长了会慢慢地松动，一旦松动倒塌就是一倒一大片，我们通过对输电塔发出特定的声音，再回收声音进行分析，能监测输电塔螺栓的稳固性，相当于用声音对输电塔进行一个全面的CT扫描。这个方向是我们的主战场，也是一个创新。”
中科昊音的核心技术源于中科院自主研发的CMFMC 3.0跨信道声纹引擎。目前，基于CMFMC 3.0技术的跨信道声纹识别，准确率高达95%~99%，跨信道声纹引擎可采集全频段声波，提取各种设备、各种状态下声音信号中的声纹特征，通过内置DSP声纹降噪算法和独有的声音分层技术，实现多设备多噪音的精准分离，再通过深度学习算法建立大型声纹样本库，精准识别多种典型设备故障，在适量数据下即可训练出高精度声学诊断模型。
核心技术是企业发展的基石，核心技术的更新迭代贯穿了中科昊音的发展历程，早在2010年，物声纹团队就开始研发CMFMC 1.0版本；2016年，随着武汉昊音通成立，物声纹团队成功将引擎升级为CMFMC 2.0版本；2019年1月，中科昊音正式成立并通过招引入驻“中国声谷”；2020年，中科昊音顺利完成了天使轮融资，将引擎升级成为CMFMC 3.0版本，从人的声纹识别衍生到物声纹识别领域。
从人声纹识别转变到物声纹识别，为何要进行这一技术路线的变动呢？徐泉回顾中科昊音的发展历程时解释：“早年大众对声纹识别的认知还是在人声识别方面，尽管那时我们也在做物声纹识别方向的研究，但主要还是提供人声纹识别的解决方案，比如我们在2015年上线的社保声纹识别系统。后来我们发现物声纹识别相较于人声纹识别有更大的市场需求，尤其是工业设备方面，我们可以通过声纹监测抓取故障，提前预判故障发生，减少人力财力损失，解决了工业设备运行过程中遇到的实际问题。所以在2020年我们完成天使轮融资后有了一个较大的转变。”
谈及入驻“中国声谷”的原因，徐泉回顾道：“2016年时我们还在武汉的光谷，那时的第一个落地项目恰好在江浙一带，从辐射范围来看，公司落地在合肥是比较合适的；同时‘中国声谷’也在合肥，做的是声音方面的产业化，我们觉得匹配度更高一些，对企业的发展会更合适一些。”
自2019年1月中科昊音入驻“中国声谷”以来，企业已融资到第三轮A轮，徐泉表示，合肥高新区在融资、人才及推动产学研结合方面给予了企业很多帮助：“高新区经常会举办专题对接会帮助企业对接有需求的客户，同时还会帮助我们对接一些院士和专家团队促成产学研结合，比如从去年开始我们和安大一直在合作高铁轮对声纹监测项目，是在高铁轮对行驶的过程中监测轮对的声音，提前预警轴承的磨损和轮对的裂纹。”
未来，中科昊音将继续扩展声纹监测在交通、石油等领域的应用场景，持续创新，深挖声纹技术，为智慧工业提供服务，夯实AI声纹技术，打造一流的数字化声纹监测平台，为更多企业提供高精度无损检测、监控的技术解决方案。
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信息来源：国家智能语音创新中心
通讯员：张婷薇、刘雅葶
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