我們?nèi)丝梢酝ㄟ^六感感知周圍環(huán)境變化，用來判斷當(dāng)前的情況是不是有危險(xiǎn)因素的存在，但有一些聲音是用人耳無法直接聽到的，如工業(yè)上的一些聲紋，涉及到高頻聲音等需要借助儀器，京朗仕特工業(yè)聲紋檢測(cè)設(shè)備就是這樣的一款將收集到的聲紋轉(zhuǎn)換成可視化圖像的設(shè)備，以便幫助工作人員識(shí)別各種設(shè)備發(fā)出的聲紋和氣體泄漏的聲紋，用以判斷被檢測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)是否正常，或是設(shè)備、管道等是否存在氣體泄漏等異常情況。通常來說聲紋都有自己的頻譜，是獨(dú)一無二的，根據(jù)頻率、幅度等特征和規(guī)律來判斷收集到聲紋是屬于哪一種情況，準(zhǔn)確率也是非常高的，成為設(shè)備設(shè)施機(jī)械異響檢測(cè)、氣體泄漏檢測(cè)等得力助手，下面我們就一起來了解下工業(yè)聲紋檢測(cè)設(shè)備吧。

1、工業(yè)聲紋檢測(cè)設(shè)備正面是大屏幕和操作按鍵，背面則是麥克風(fēng)陣列，用來采集聲音信號(hào)，并且支持定向拾音，能夠極大的提升聲紋的識(shí)別幾率，這也成為工業(yè)聲紋檢測(cè)設(shè)備受歡迎的關(guān)鍵性能之一。

工業(yè)聲紋檢測(cè)設(shè)備的麥克風(fēng)陣列數(shù)量≥64 個(gè)，擁有非常龐大的麥克風(fēng)陣列，能將多個(gè)方向的信號(hào)捕捉過來，以便獲取更多的聲音信息，同時(shí)提升了采集聲音的靈敏度，有效對(duì)周圍復(fù)雜的聲音進(jìn)行分析和處理，從而找出需要的聲音，確定聲音來源。拾音信噪比≥65dB，支持定向拾音，能夠有效區(qū)分聲音信號(hào)和背景噪音，將背景噪音過濾掉，避免造成獲取的聲紋信號(hào)受到干擾，進(jìn)一步提升了對(duì)目標(biāo)聲音采集和分析。識(shí)別準(zhǔn)確率≥90%，這是根據(jù)聲音分析算法和模式識(shí)別對(duì)采集的聲紋與工業(yè)聲紋檢測(cè)設(shè)備儲(chǔ)存的聲音樣本進(jìn)行比對(duì)所得出的結(jié)果，準(zhǔn)確率是非常高的。

2、工業(yè)聲紋檢測(cè)設(shè)備能夠檢測(cè)到非常高的聲音信號(hào)，并且將有效距離擴(kuò)大到150米，足夠覆蓋很多的大型車間和設(shè)備陳設(shè)環(huán)境等區(qū)域，有效對(duì)區(qū)域內(nèi)的聲音進(jìn)行檢測(cè)。

通常來說距離越遠(yuǎn)聲音就越小，長(zhǎng)距離的監(jiān)測(cè)能確保大面積區(qū)域內(nèi)異常聲紋能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)，不會(huì)出現(xiàn)檢測(cè)遺漏區(qū)域，最大監(jiān)測(cè)距離≥150m的距離是非常重要的，不僅能在遠(yuǎn)距離處發(fā)現(xiàn)可疑情況，還能減少檢測(cè)盲區(qū)，實(shí)現(xiàn)了大范圍的精準(zhǔn)檢測(cè)。最高監(jiān)測(cè)聲波頻率≥96kHz，對(duì)于被檢測(cè)設(shè)備發(fā)出的高頻聲紋也能精準(zhǔn)捕捉，將被檢測(cè)設(shè)備的故障產(chǎn)生的細(xì)微聲音和一些氣體的泄漏聲音囊括在內(nèi)，在檢測(cè)人員持工業(yè)聲紋檢測(cè)設(shè)備檢測(cè)被檢測(cè)設(shè)備時(shí)能夠及時(shí)的發(fā)現(xiàn)潛在的問題，有助于提前發(fā)現(xiàn)隱患問題并做出及時(shí)處理；在查詢異常聲音時(shí)支持最高、中心強(qiáng)點(diǎn)自動(dòng)追蹤，能夠在工業(yè)復(fù)雜的聲音中判斷異常聲音的來源，并對(duì)其進(jìn)行分析處理，將其中對(duì)個(gè)聲音分離開來，讓其不會(huì)出現(xiàn)相互感染的情況，以智能的算法識(shí)別出異常聲音的最高點(diǎn)、中心點(diǎn)在哪，并對(duì)其進(jìn)行追蹤查找，幫助確定聲音發(fā)出的位置，并持續(xù)關(guān)注聲源的變化情況，幫助工作人員做好針對(duì)性的排查和解決問題，從而保障了安全生產(chǎn)。

工業(yè)聲紋檢測(cè)設(shè)備對(duì)于排查被檢測(cè)設(shè)備故障和氣體泄漏源頭的速度是非常快的，能夠?qū)崟r(shí)將檢測(cè)到的聲紋數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成圖像展示出來，無論是識(shí)別被檢測(cè)設(shè)備的正常運(yùn)行和故障狀態(tài)下的聲音差異，還是不同類型的氣體泄漏產(chǎn)生的聲紋，都能準(zhǔn)確識(shí)別當(dāng)前的情況，為工業(yè)生產(chǎn)中設(shè)備運(yùn)行情況檢測(cè)和安全隱患排查等工作提供了有力支持，極大降低了誤報(bào)和漏報(bào)的情況，提升了工業(yè)生產(chǎn)的安全性。