日立的声音分析检测系统采用先进的算法与技术，结合日立在各类不同行业深耕多年的经验，始终力求为客户提供优质的服务，行业竞争力超前。曾参加IEEE AASP TC
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公认在声音识别领域享有盛名的国际声学识别竞赛DCASE
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2018 Challenge，并在该挑战的Task5
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中荣获第1名
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，证明了日立在声音检测识别领域的技术实力。
声音信号中隐藏着丰富的信息量。所以，当视觉、触觉、嗅觉等不足以支撑人们完成工作时，声音分析检测可以发挥其巨大的效用。同时，因声音信号具备非接触性，避免了因无法接触、而收集信息困难的情况。声音分析检测系统逐渐受到越来越多的关注，可在医疗卫生、生产制造、交通运输、安防、仓储、建筑等数十个领域发挥其巨大价值。
IEEE AASP TC：IEEE音频和声学信号处理技术委员会
DCASE：声学场景和事件的检测与分类。DCASE 2018 Challenge举办于2018年4月～7月。
Task5：比赛在房间内设置多个麦克风进行收音，参赛团队需从收录的声音数据中，识别出“正在料理”、“正在吃饭”、“工作中”、“对话中”、“正在收看电视”等9个被分类好的日常场景。参赛对象包括12个团队，34套系统。
官方评分 F1-score on Eval.set（Unknown mic.）＝ 当麦克风被设置到与学习模式下完全不同位置时，系统识别场景的准确度得分。日立参加的组别如下图所示：
易故障的水泵需定期注入润滑油，否则旋转部分会损坏。
润滑油注入作业费工费时，希望根据水泵工作音判断其状态。
经验者可根据运转声判断水泵状态，但人员流动大，判断水准不稳定，用人成本高。
项目内容：
进行前期调研，确认检测对象的特征、运行状态、设置环境等，专家组讨论如何对检测对象进行收音，最后确定收音装置设置方案。
通过设置于水泵的声音传感器，大量收集水泵运转时的声音数据。
算法模型进行AI学习，根据运转声判断水泵状态。
人的身体各器官运作均会产生各种各样的声音。借助声音监控、检测分析，能够辅助诊断和治疗。
既能一定程度上减轻医生的负担，又能帮助病早期及时发现问题。
医疗中可作为关注讯号的音频有病人的咳嗽、打鼾、言语、喘息、呼吸等。通过监控病人在睡眠等时的状态，能够在发生特定音频事件时触发警报以提醒看护者，帮助及时、尽快跟进治疗。
此图为正常心音信号样本示意图。由于临床采集困难，目前心音数据量都不大。
出自：ZHOU J， HE W，DAN C， et al. Feature extraction andrecognition of heart sound[C]//2008 World Automation Congress, Hawaii,HI,USA
