行业方案 · SOLUTIONS

能用 Tinia
做什么

用连线搭出分析流程,覆盖时序信号 · 频谱 · 异常 · 合规。每条方案都一眼看清——解决什么、怎么做、产出什么;交付的是一张打开后仍可随意修改的图,是起点,不是黑盒。

可见可复现可沉淀可审计
S1 — 01 / 07
异响诊断 · 预测性维护

把「3 号风机外圈坏了」
老师傅的耳朵变成可复现的结论

面向
风电 · 化工 · 钢铁 · 电力运维 · 设备管理 · PdM 服务商
参考标准
算法对齐轴承故障特征频率通用做法
痛点

轴承、齿轮箱的早期故障靠老师傅耳朵判断,换人就断档;等听得出异响,损伤多已到中后期。

怎么做
  • 01带通锁定共振频带 + 包络解调,把故障成分从高频载波里解出来
  • 02包络谱自动匹配 BPFO/BPFI/BSF/FTF 轴承特征频率,谐波核查
  • 03为每台设备建健康指纹,偏离量化打分、自动告警
  • 04历史录音批量回跑,沉淀严重度趋势曲线
产出
  • 包络谱 + 四个特征频率标注
  • 逐测点严重度评分与趋势曲线
  • 异常事件清单(可推送告警)
关键节点
IIR 滤波器iir_filter包络解调envelope_demodFFT 频谱分析fft_spectrum指标运算indicator_math基线统计baseline_statsZ-Score 异常检测zscore_anomaly频谱查看器spectrum_viewer
S2 — 02 / 07
产线声学品控 · 限值判定

每台量产件
都拿到一个可追溯的 PASS / FAIL

面向
家电整机 / OEM 产线 · 旋转机械车间巡检 · 第三方检测 · 环境监测
参考标准
IEC 60704 · ISO 3744 · ISO 20816 · IEC 61672 思路
痛点

判定逻辑写死在脚本或某台仪器里,换标准、换产品就要重做,判定依据还说不清。

怎么做
  • 01多通道分流 → A/C/Z 计权 → 声级计 + 1/1、1/3 倍频程一条链路跑完
  • 02即时算声功率、等效声级、旋转机械 RMS(IEC/ISO 思路)
  • 03阈值表、Zone A/B/C/D 红绿灯写进节点,规则可见可改
  • 04结果汇入看板,导出可追溯的出厂报告
产出
  • 声功率 / 等效声级 + 1/3 倍频程谱
  • Zone A/B/C/D 红黄绿清单 + 趋势
  • PASS / FAIL 判定依据,可生成报告
关键节点
通道拆分channel_split频率计权weighting_filter声级计level_meter倍频程分析octave_analysis指标运算indicator_math限值检查spec_limit_checkIIR 滤波器iir_filter
S3 — 03 / 07
心理声学 · 主观感受量化

「高级感」「廉价感」
给主观评价一组客观可比的数字

面向
OEM 声品质(SQ)部门 · Tier1 / Tier2 内饰件 · HVAC · 车门锁 · 家电
参考标准
ISO 532-1/2 · ECMA-418-2 · DIN 45631/45692
痛点

A 计权声级低不等于「听着舒服」。厚实感、尖锐感、粗糙感过去只能靠评审团打分,贵又不一致。

怎么做
  • 01响度 + 尖锐度 + 粗糙度 + 音调性四件套,配 TNR 判突出音
  • 02按 ISO 532 / ECMA-418-2 公开标准实现,比 A 计权更贴近人耳
  • 03先切出关门、按键等瞬态事件,再逐事件算指标
  • 04多路指标对齐,做 A 状态 vs B 状态对比
产出
  • 响度 / 尖锐度 / 粗糙度 / 音调性时间序列 + TNR
  • 逐声音事件的心理声学指标对比
  • 综合声品质评分,支撑「高级感」决策
关键节点
音频分割audio_segment_split有效段检测active_segment响度loudness尖锐度sharpness粗糙度roughness音调性tonalityTNRtnr特征聚合feature_merge图表查看器chart_viewer
S4 — 04 / 07
阶次 / 调制谱 · 旋转机械

「3000 rpm 那个嗡嗡声」
到底是哪一阶

面向
OEM 动力总成 / 电驱 NVH · EV 三电 Tier1 · 整车 NVH 部门
参考标准
工程实践(无强制标准)
痛点

转速一直在变,固定频谱看不清漂移的啸叫;电磁阶、啮合阶、逆变器边带叠在一起更难分。

怎么做
  • 01阶次跟踪 (order tracking) 重采样到角度域,出瀑布图与 Campbell 图
  • 02机械阶、电气阶分别跟踪叠图,识别边带与啮合阶
  • 03WOT 全油门扫频自动标注共振峰,输出 1/2/4 阶切片
  • 04转速 × 频带热图,跨尺度观察细弱啸叫
产出
  • Order-RPM 瀑布图 + Campbell 图
  • 各阶次切片曲线 + 共振峰自动标注
  • 边带 / 啮合阶定位,锁定故障源
关键节点
阶次跟踪order_tracking通道选择channel_select频谱平滑spectrum_smooth调制谱分析modulation_spectrum多尺度谱分析scale_space_spectrum透视矩阵matrix_view指标查看器indicator_viewer
S5 — 05 / 07
AutoML · 经验沉淀

让一位资深工程师的判断
变成可复用的判别函数

面向
OEM 声品质部 · Tier2 内饰件 · 算法团队 · AI 辅诊 / 生态监测等跨域场景
参考标准
替代人耳 / 老师傅经验,模型可解释可审计
痛点

「这个声音好 / 坏」的判断绑在个别专家身上:标准说不清、换人就失传。

怎么做
  • 01把音频转成一组可解释指标(响度、尖锐度、谱特征…)
  • 02量纲对齐后,AutoML 自动搜参、蒸馏出判别函数
  • 03回归主观打分,或分类「正常 / 异常」,得到评分预测器
  • 04整条链路仍是可改的节点图:透明、可审计、可再训练
产出
  • 可批量运行的判别函数 / 评分预测器
  • 主观—客观回归曲线或分类结果
  • 随数据增长可再蒸馏的可解释模型
关键节点
响度loudness尖锐度sharpness频谱特征提取fbank_extract结构张量特征st_features特征归一化feature_normalize指标合并indicator_merge聚类探索cluster_explore
S6 — 06 / 07
广义时序信号 · 跨域

同一套节点
覆盖声 · 振 · 电 · 超声

面向
电能质量检测 · 智慧水务 / 燃气泄漏 · 医疗心音 · 生态声学监测
参考标准
IEEE 519 · GB/T 14549 · 通用时序信号方法
痛点

电流谐波、管道泄漏、心音筛查、鸟鸣识别——各买专用仪器既贵又割裂,缺一个统一底座。

怎么做
  • 01电流、超声、生理信号都当时序信号,复用同一批算子
  • 02电能质量:FFT 取各次谐波 + THD,对照限值表判定(IEEE 519 思路)
  • 03管道泄漏:超声带通 + 包络解调下移 + 基线 / Z-Score 告警
  • 04医疗 / 生态:有效段检测 + 谱特征 + AutoML 分类筛查
产出
  • 谐波幅值 + THD% + 限值合规记录
  • 泄漏 / 异常事件清单与趋势告警
  • 心音、物种等场景的分类与节律分析
关键节点
FFT 频谱分析fft_spectrum倍频程分析octave_analysisIIR 滤波器iir_filter包络解调envelope_demod时域统计time_stats基线统计baseline_statsZ-Score 异常检测zscore_anomaly限值检查spec_limit_check频谱特征提取fbank_extract
S7 — 07 / 07
大数据集 · 流式实时

从「一段录音」
边采边算、整库批跑

面向
产线在线监测 · 边缘 / 在线诊断 · 算法团队批量回放 · 大规模数据治理
参考标准
SDK 流式 + 常驻执行 + GPU 加速(平台能力,v1.35)
痛点

验证好的一张图要上线,历史录音成千上万条手点跑不完,产线又要边采边算、低延迟出结果。

怎么做
  • 01同一张图:编辑器跑单条,Python SDK 批量喂整库、并行回放
  • 02SDK 流式会话:持续推数据、实时取回结果,适合在线场景
  • 03常驻执行:进程待命、库只加载一次,复用热进程省启动开销
  • 04FFT / 谱类支持 GPU 运算,共享 sidecar 集中调度提速
产出
  • 整库批处理结果一次跑完,对接看板与报告
  • 低延迟流式结果回流,支撑在线 / 边缘诊断
  • 可监控调用量 / 成功率 / 耗时 / Top 节点
关键节点
FFT 频谱分析fft_spectrum倍频程分析octave_analysis包络解调envelope_demod指标运算indicator_math基线统计baseline_statsZ-Score 异常检测zscore_anomaly属性提取attribute_extract
为什么是一张可改的图 · WHY A GRAPH
001
模板是起点,不是黑盒

打开就能看清每一步,随手改参数、加分支、换节点,不被固定流程锁死。

可改可分支不锁死
002
判定逻辑可见可追溯

阈值、计权、公式都写在节点里,PASS / FAIL 的依据对客户与审核方都说得清。

可见可复现可审计
003
经验可沉淀、可复用

老师傅的流程封装成模板全团队复用,AutoML 把判断蒸馏成函数,换人不丢经验。

可复用可蒸馏不失传
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