声纹检测技术日趋成熟，目前已广泛应用于电力铁塔螺栓检测、风机故障监测等电力设备运维场景，为行业带来高效、精准的解决方案。
在电力铁塔运维领域，螺栓松动隐患长期依赖人工排查，效率低且易遗漏。国网山西超高压输电公司率先应用铁塔螺栓松动声纹检测技术，仅需 20 分钟即可完成单座铁塔关键部位一万余颗螺栓的精准检测，彻底革新传统人工检测模式，大幅提升运维效率与检测精度。
在风电设备运维领域，风机叶片易出现裂纹、叶尖损伤等缺陷，这类早期隐患难以被传统检测手段及时识别，易引发故障扩大，影响发电效率与设备安全。针对这一痛点，广西海卓科技研发出AI 声纹风机故障预测系统（型号 HIZ-GE-HSW），依托声纹检测技术实时监测叶片运行状态，结合 AI 分析算法，可精准识别叶片裂纹等潜在缺陷，实现故障提前预警。
AI 声纹风机故障预测系统在硬件与软件层面均具备核心技术优势：
1、硬件配置：搭载超声传感器与超宽频高灵敏度传感器，采样频率达 44kHz；内置放大电路，可高效处理微小信号，保障监测数据的准确性。
2、软件平台：配备自主研发的以音搜音引擎训练平台，涵盖主控、接入、检索、训练四大核心单元，支持不同工况下的音频建模、样本追加、模型优化及样本检索管理。
3、边缘计算终端：支持多种工业协议一站式接入，搭载自主研发的自适应建模算法，可自主研判设备异常声音，并将数据上传至服务器，实现智能化、自动化运维。
