中科声玄（ZKSX Acoustics）
工业异音检测与声学测试环境服务商
我们关注的不是“声音是否好听”，
而是工业产品制造过程中，哪些声音本不该出现。
中科声玄基于机器听觉（Machine Hearing）技术，提供 [ 隔声/消声测试箱 + 噪声/振动/异音信号采集+声纹特征工程+AI声学判定算法 ] 的全链路工程方案，助力汽车、消费电子、家电等行业的精密制造产线，实现异音故障的自动化质检。
噪声品控检测
专为产品制造噪声品控检测而生
应用于生产线、研发实验室;支持分析产品声压级、频谱、时变声压、响度等十几种声学指标等等;支持设置判定阈值，自动判定OK与NG;支持与产线自动化信号交互，MES交互;数据可追溯、统计分析、查询……
AI机器听觉异音检测
通过机器学习与深度学习模式识别算法，提取多维音频特征信息，准确识别各类产品运行过程中的微小异音问题。替代人耳识别异音，指数参量化，客观准确，可追溯，满足工业产线自动化生产噪声与振动品质管控需求。
声学测试箱系统（隔音箱）
声学测试箱，又名隔音箱、静音箱、无响箱、消声箱、噪声测试箱；专为生产制造提供超低分贝检测环境
应用于生产线、研发实验室;
声学性能卓越:
外部噪声80dB(A)的情况下，箱体内部最低可实现15dB(A)
外部噪声65dB(A)的情况下，箱体内部可实现-1dB(A)
支持定制特定截至频率(Cutoff Frequency)，特定自由声场(Free Field)
支持不同声学性能参数、不同尺寸的定制
灵活满足产线生产需求，全自动、半自动、手动可定制
振动品控检测
专为产品制造振动品控检测而生……
应用于生产线、研发实验室;支持分析产品运行时的振动信号，FFT、阶次等;支持设置判定阈值，自动判定OK与NG;支持与产线自动化信号交互，MES交互;数据可追溯、统计分析、查询……
声学分析仪
专为生产制造提供一体式声振信号分析
应用于生产线、研发实验室;支持噪声与振动测量分析；提供十几种噪声、振动、声品质的参量分析；支持机器学习或深度学习异音模型训练与分析；数据存储、查询与统计分析便捷；支持PLC动作自定义交互，适配自动化产线高度灵活的生产需求；大容量存储(2~8T)；支持声学分析功能与自动化控制功能定制开发。
机器听觉筑牢工业制造品质防线
来自新华社《品牌观察》的报道
在工业制造向高端化、智能化转型的进程中，产品的精准声学检测与智能诊断已成为品质保障的重要环节，进而影响到产业链的可靠性与竞争力。传统人工检测模式受限于经验判断的主观性与效率边界，难以适配现代制造业对高精度、高一致性的品质要求。
在技术创新驱动下，中科声玄（苏州）科技有限公司构建了包含噪声、振动与异音测试系统的解决方案。通过对声振信号的量化分析与异音智能识别，机器听觉检测实现了工业检测从“经验驱动”向“数据驱动”的转型，为汽车、3C电子、家电、医疗等领域的品质管控提供了创新支撑。
中科声玄（苏州）科技有限公司
中科声玄（苏州）科技有限公司是一家专门从事工业声学测量设备、声学实验设施研发、制造与销售的公司。公司具有完全自主知识产权的噪声与异响识别系统，针对工业产线检测领域，具有出色的噪声与异响检测能力。公司专注于为工业制造企业客户提供全系统的噪声及异响检测设备、方案和配套服务。公司位于苏州市高新区综合保税区，技术背景为中科院声学所，2021年获批苏州高新区领军人才项目。
团队主要以设计研发人员为主，60%以博士、硕士、海外留学人员构成。拥有自主研发实验室及仿真平台：全消室测试环境、混响室测试环境、多类别阻抗管、噪声与振动测量仪器若干，自主开发测试仪器若干。在声信号处理，深度学习算法，软硬件开发、声学材料与结构的拓扑优化等领域有比较丰富的成果和积累。已取得国家专利、软著多项。我司的用户包含国际知名企业，例如：A手机公司、华为、特斯拉、联想等全球科技领军企业，涵盖消费电子、新能源汽车、智能终端等领域。
噪声与异响检测主要用于制造环节中的声音质量判定
中科声玄为多家知名500强企业提供服务，验收通过率高达99%
24小时咨询热线：15162485069/19901457187
500强企业选择了我们
声学常见问答
什么是工业异音检测？
工业异音检测，是指在产品运行或装配过程中，对非设计预期声音进行采集、分析与判定的工程方法。
与传统噪声测试不同，异音检测关注的是声纹模式是否异常，而不仅是声压级是否超标，常用于电机、风扇、压缩机、扬声器及装配件等工业产品的质量检测与一致性控制。
工业异音检测与噪声测试有什么区别？
噪声测试通常以声压级或频谱指标为判定依据，用于判断是否满足标准限值；
工业异音检测则更关注非预期声音的出现与否，强调声学环境控制、样本一致性与判定逻辑的工程化，适用于产线 100% 检测与自动化应用场景。
机器听觉（Machine Hearing）在异音检测中起什么作用？
机器听觉通过对声学信号进行采集、特征提取与建模，将正常与异常声纹的差异量化，并结合判定逻辑输出 OK/NG 及置信度结果。
该方法有助于提升产线检测的一致性、可追溯性与工程复现能力。
工业异音检测适用于哪些典型场景？
工业异音检测广泛应用于汽车、消费电子、家电与精密制造等行业，典型对象包括电机、风扇、压缩机、扬声器以及装配件（如卡扣、插接到位检测）等。
如何通过噪声与异音检测来提高生产线的效率？
通过实时监控和分析生产线上的设备噪声和振动信号，噪声与异音检测系统可以提前发现设备故障或异常，避免停机损失。通过设置 阈值 和 自动化判定，系统能够实时判断产品的质量状态，减少人为干预，提高检测效率。例如，当检测到异常声音时，系统会自动标记为不合格（NG）并进行进一步分析，从而减少人工检查的误差。
通过集成 MES（制造执行系统） 与噪声检测系统，生产线上的设备可以实现自动化反馈，确保生产过程中的每一环节都处于最佳状态，从而大幅提升生产效率和产品一致性。