手机通话时突然出现一声杂音，耳机播放音乐时偶尔爆音，智能音箱在某个频段出现失真……这些问题持续时间可能很短，却会直接影响用户体验。对于音频产品生产企业而言，如何在批量检测中快速发现这类异常，并准确定位问题发生的时间，是音频质量管控中的重要环节。

以往，音频质量检测往往依赖人工听音。质检人员需要反复播放音频，凭经验判断是否存在噪声、失真、爆音或声音缺失等问题。但当产品进入批量生产阶段，人工听音的局限也逐渐显现：检测效率有限，不同人员的判断标准可能存在差异，长时间听音还容易产生听觉疲劳。更重要的是，一些只持续几十毫秒或几百毫秒的瞬态异常，很容易在检测过程中被忽略。

为破解这一难题，联康信息技术团队针对性研发音频质量检测算法，该项创新成果现已获国家发明专利：《一种结合 MFCC 和时域统计特征的音频质量自动评分方法及系统》（专利号：ZL 2025 1 1516445.X）。通过音频特征提取、分段分析和机器学习模型，高效实现音频质量的自动评分与异常定位。

如何让机器“听懂”音频差异？

人耳判断音质，依赖的是对响度、音色、噪声、失真和瞬态变化的综合感知。机器虽然不能像人一样直接听音，但可以将音频转化为一组可计算、可比较的数据特征。

该专利方案结合了两类音频特征。第一类是MFCC，即梅尔频率倒谱系数。MFCC能够描述声音在不同频率范围内的能量分布和音色特征，通过MFCC可以识别参考音频与待测音频在频谱结构上的变化。第二类是时域统计特征，包括均方根能量、过零率、最大幅度、偏度和峰度。这些特征分别反映声音能量、波形变化速度、幅度峰值以及信号分布形态。

该专利系统将MFCC特征与时域统计特征结合，使检测结果不仅关注音色和频谱变化，也关注声音波形中的突发异常。

如何让音频检测做到准确、直观，稳定？

图为本发明所示的产线样品b的测试结果示意图

应用场景

专利技术的价值，不仅在于提出一种评分方法，更在于能够真正应用到客户的测试现场。未来，联康信息将继续围绕客户实际测试需求，推动更多算法、创新技术成果融入研发验证与批量生产，让音频检测从“凭经验判断”走向“用数据说话”。