Dans les configurations traditionnelles, la ligne de production suit g\u00e9n\u00e9ralement le sch\u00e9ma suivant :<\/p>\n\n\n\n
test \u00e9lectroacoustique automatique + r\u00e9inspection d'\u00e9coute manuelle.<\/p>\n\n\n\n
Les points faibles de l'\u00e9coute manuelle sont tr\u00e8s clairs :<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Forte subjectivit\u00e9 : <\/strong>diff\u00e9rents auditeurs ont des sensibilit\u00e9s diff\u00e9rentes aux bruits tels que les \u00ab bruits de froissement \u00bb ou de \u00ab grattement \u00bb. M\u00eame une m\u00eame personne peut porter des jugements incoh\u00e9rents entre les \u00e9quipes du matin et celles de nuit.<\/li>\n\n\n\n
- Faible \u00e9volutivit\u00e9 :<\/strong> l'\u00e9coute humaine exige une forte concentration, et il est facile de se fatiguer sur de longues p\u00e9riodes. Il est difficile de supporter un UPH \u00e9lev\u00e9 en production de masse.<\/li>\n\n\n\n
- Co\u00fbt de formation \u00e9lev\u00e9 : <\/strong>un auditeur qualifi\u00e9 a besoin d'une formation syst\u00e9matique et d'une longue accumulation d'exp\u00e9rience, et les nouveaux op\u00e9rateurs ont besoin de temps pour atteindre la pleine efficacit\u00e9.<\/li>\n\n\n\n
- R\u00e9sultats difficiles \u00e0 tracer :<\/strong> les jugements subjectifs sont difficiles \u00e0 transformer en donn\u00e9es quantitatives et en historiques, ce qui complique l'analyse et l'am\u00e9lioration ult\u00e9rieures de la qualit\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
C'est pourquoi le secteur cherche depuis longtemps un moyen d'utiliser l'automatisation et les algorithmes pour effectuer ce travail de fa\u00e7on plus stable et plus \u00e9conomique-sans sacrifier la sensibilit\u00e9 de \u00ab l'oreille humaine \u00bb.<\/p>\n\n\n\n
Des \u00ab oreilles humaines \u00bb aux \u00ab oreilles IA \u00bb : l'approche globale de CRYSOUND<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
La r\u00e9ponse de CRYSOUND est une plateforme de test standardis\u00e9e construite autour du syst\u00e8me CRYSOUND de test de bruits anormaux, combin\u00e9e \u00e0 des algorithmes d'\u00e9coute par IA et \u00e0 des gabarits d\u00e9di\u00e9s pour former une solution compl\u00e8te et int\u00e9gr\u00e9e mat\u00e9riel\u2011logiciel.<\/p>\n\n\n\n
Caract\u00e9ristiques cl\u00e9s de la solution :<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
- \n
- Plateforme standardis\u00e9e et polyvalente : conception modulaire prenant en charge \u00e0 la fois les tests audio \/ bruit classiques de haut-parleurs (SPK) et les tests de bruits anormaux \/ d'\u00e9coute par IA.<\/li>\n\n\n\n
- Tests parall\u00e8les 1\u2011vers\u20112 : <\/strong>un seul syst\u00e8me peut tester deux \u00e9couteurs en m\u00eame temps. Dans les projets typiques, l'UPH peut atteindre environ 120 pi\u00e8ces.<\/li>\n\n\n\n
- Module d'analyse d'\u00e9coute par IA :<\/strong> en collectant des donn\u00e9es d'unit\u00e9s bonnes pour construire un mod\u00e8le, le syst\u00e8me identifie automatiquement les unit\u00e9s pr\u00e9sentant des bruits anormaux, r\u00e9duisant consid\u00e9rablement le nombre de postes d'\u00e9coute manuelle.<\/li>\n\n\n\n
- Environnement de test \u00e0 faible bruit : <\/strong>une chambre acoustique haute performance associ\u00e9e \u00e0 une structure de caisse interne permet de ma\u00eetriser le bruit de fond autour de 12 dBA, fournissant un environnement acoustique stable pour l'algorithme d'IA.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
En termes simples, la solution est la suivante :<\/p>\n\n\n\n
un banc de test standardis\u00e9 + un gabarit d\u00e9di\u00e9 + un algorithme d'\u00e9coute par IA.<\/strong><\/p>\n\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/design.crysound.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/5-2.webp\")
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<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\nChemin typique du signal de test<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Centr\u00e9e sur l'h\u00f4te de test, la cha\u00eene unifi\u00e9e \u00ab laboratoire + ligne de production \u00bb ressemble \u00e0 ceci :<\/p>\n\n\n\n
- \n
- PC h\u00f4te \u2192 Adaptateur Bluetooth CRY576 \u2192 \u00c9couteurs TWS<\/li>\n\n\n\n
- Les \u00e9couteurs \u00e9mettent un son, captur\u00e9 par le simulateur d'oreille CRY718-S01<\/li>\n\n\n\n
- Le signal est acquis et analys\u00e9 par l'analyseur \u00e9lectroacoustique CRY6151B<\/li>\n\n\n\n
- Le logiciel appelle le module d'algorithme d'\u00e9coute par IA, effectue une analyse automatique des donn\u00e9es WAV et g\u00e9n\u00e8re un r\u00e9sultat PASS\/FAIL<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Gabarits et chambre acoustique : minimiser les variations d'une station \u00e0 l'autre<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
La posture de placement du produit et les conditions de couplage d\u00e9terminent souvent la coh\u00e9rence des tests. La solution r\u00e9duit la variabilit\u00e9 des tests gr\u00e2ce \u00e0 la conception du gabarit et de la chambre, afin de fixer les conditions de test autant que possible :<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Gabarit : <\/strong>logement form\u00e9 en caoutchouc souple.<\/li>\n\n\n\n
- Le logement form\u00e9 garantit que l'\u00e9couteur est toujours positionn\u00e9 contre l'oreille artificielle dans la m\u00eame posture, ce qui r\u00e9duit les erreurs de positionnement et la variabilit\u00e9 des tests.<\/li>\n\n\n\n
- Le caoutchouc souple am\u00e9liore l'\u00e9tanch\u00e9it\u00e9 et emp\u00eache les dommages m\u00e9caniques aux \u00e9couteurs.<\/li>\n\n\n\n
- Bo\u00eete acoustique : <\/strong>amortissement et isolation acoustique de la caisse interne.<\/li>\n\n\n\n
- Cela r\u00e9duit l'impact des vibrations m\u00e9caniques externes et du bruit ambiant sur les r\u00e9sultats de mesure.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Mat\u00e9riel acoustique de niveau professionnel (configuration exemple)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Analyseur \u00e9lectroacoustique CRY6151B <\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Plage de fr\u00e9quences 20-20 kHz, faible bruit de fond et grande plage dynamique, int\u00e9grant \u00e0 la fois la sortie de signal et l'entr\u00e9e de mesure.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Ensemble de simulateur d'oreille CRY718-S01<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- R\u00e9pond aux exigences IEC \/ ITU pertinentes. Dans des configurations \/ conditions appropri\u00e9es, le bruit propre du syst\u00e8me peut atteindre le niveau de 12 dBA.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Chambre acoustique blind\u00e9e CRY725D<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Int\u00e8gre un blindage RF et une isolation acoustique, sp\u00e9cialement con\u00e7ue pour les sc\u00e9narios de test TWS.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Algorithme d'IA : comment la d\u00e9tection non supervis\u00e9e d'anomalies \u00ab reconna\u00eet l'anormal \u00bb<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Flux d'entra\u00eenement : seuls des \u00e9couteurs \u00ab bons \u00bb sont n\u00e9cessaires<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
La solution d'\u00e9coute par IA de CRYSOUND utilise un algorithme de d\u00e9tection de sons anormaux non supervis\u00e9. Son principal avantage est qu'il n'est pas n\u00e9cessaire de collecter \u00e0 l'avance un grand nombre d'\u00e9chantillons anormaux-seules des unit\u00e9s normales, bonnes, sont n\u00e9cessaires pour entra\u00eener un mod\u00e8le qui \u00ab comprend le bon son \u00bb.<\/p>\n\n\n\n
Dans les projets r\u00e9els, les \u00e9tapes typiques sont les suivantes :<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Pr\u00e9parer au moins 100 unit\u00e9s bonnes. Dans les m\u00eames conditions que pour les tests de production de masse, collecter les donn\u00e9es WAV de ces 100 unit\u00e9s.<\/li>\n\n\n\n
- Entra\u00eener le mod\u00e8le \u00e0 l'aide de ces donn\u00e9es d'unit\u00e9s bonnes (par exemple, 100 \u00e9chantillons de 10 secondes chacun ; l'entra\u00eenement prend g\u00e9n\u00e9ralement moins d'une minute).<\/li>\n\n\n\n
- Utiliser le mod\u00e8le pour tester \u00e0 la fois des \u00e9chantillons bons et d\u00e9fectueux, comparer la distribution des r\u00e9sultats et d\u00e9finir le seuil de d\u00e9cision.<\/li>\n\n\n\n
- Apr\u00e8s l'entra\u00eenement, le mod\u00e8le peut \u00eatre utilis\u00e9 directement en production de masse. Le temps de pr\u00e9diction pour un seul \u00e9chantillon est inf\u00e9rieur \u00e0 0,5 seconde.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Dans ce processus, les ing\u00e9nieurs n'ont pas besoin d'annoter manuellement chaque type de bruit anormal, ce qui abaisse consid\u00e9rablement la barri\u00e8re \u00e0 l'introduction du syst\u00e8me dans un nouveau projet.<\/p>\n\n\n\n
Principe en bref : laisser d'abord le mod\u00e8le \u00ab reformuler \u00bb un son normal<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
De fa\u00e7on approximative, l'algorithme fonctionne en trois \u00e9tapes :<\/p>\n\n\n\n
Conversion temps\u2011fr\u00e9quence<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Convertir la forme d'onde enregistr\u00e9e en un spectrogramme temps\u2011fr\u00e9quence (comme une \u00ab image du son \u00bb).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Reconstruction bas\u00e9e sur l'apprentissage profond<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Utiliser le mod\u00e8le d'apprentissage profond entra\u00een\u00e9 sur des \u00ab \u00e9couteurs normaux \u00bb pour reconstruire le spectrogramme temps\u2011fr\u00e9quence.<\/li>\n\n\n\n
- Pour les \u00e9chantillons normaux, le mod\u00e8le peut plus ou moins \u00ab reproduire \u00bb le spectrogramme d'origine. Pour les \u00e9chantillons contenant des bruits anormaux, les parties anormales sont difficiles \u00e0 reconstruire.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Analyse de la diff\u00e9rence<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Comparer le spectrogramme original avec le spectrogramme reconstruit et calculer la diff\u00e9rence selon les axes du temps et de la fr\u00e9quence pour obtenir deux courbes de diff\u00e9rence.<\/li>\n\n\n\n
- Les \u00e9chantillons anormaux pr\u00e9senteront des pics marqu\u00e9s ou des zones d'\u00e9nergie concentr\u00e9e sur ces courbes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
De cette fa\u00e7on, l'algorithme s'ajuste fortement au sch\u00e9ma \u00ab normal \u00bb et devient naturellement sensible \u00e0 toute d\u00e9viation par rapport \u00e0 ce sch\u00e9ma, sans qu'il soit n\u00e9cessaire de construire un mod\u00e8le distinct pour chaque type de bruit anormal.<\/p>\n\n\n\n
Dans des projets r\u00e9els, cet algorithme a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 valid\u00e9 dans plus de 10 projets diff\u00e9rents, atteignant un taux de d\u00e9tection de d\u00e9fauts allant jusqu'\u00e0 99,9 %.<\/p>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/design.crysound.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2-1-1024x642.webp\")
<\/figure>\n\n\n\nAvantages pratiques de l'\u00e9coute par IA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
- \n
- Aucune d\u00e9pendance aux \u00e9chantillons anormaux :<\/strong> inutile de d\u00e9ployer des efforts consid\u00e9rables pour collecter divers exemples de bruits de \u00ab grattement \u00bb ou de bruits \u00ab \u00e9lectriques \u00bb.<\/li>\n\n\n\n
- Adaptation aux nouvelles anomalies :<\/strong> m\u00eame si un nouveau type de son anormal appara\u00eet et n'\u00e9tait pas pr\u00e9sent pendant l'entra\u00eenement, tant qu'il est significativement diff\u00e9rent du sch\u00e9ma normal, l'algorithme peut toujours le d\u00e9tecter.<\/li>\n\n\n\n
- Apprentissage continu : <\/strong>de nouvelles donn\u00e9es d'unit\u00e9s bonnes peuvent \u00eatre ajout\u00e9es en continu par la suite, afin que le mod\u00e8le puisse s'adapter sur le long terme aux petites d\u00e9rives de la ligne et de l'environnement.<\/li>\n\n\n\n
- Charge de travail manuelle fortement r\u00e9duite :<\/strong> au lieu que \u00ab tout le monde \u00e9coute \u00bb, vous passez \u00e0 un mode \u00ab balayage par IA + inspection par \u00e9chantillonnage de petits lots \u00bb, ce qui lib\u00e8re les personnes pour qu'elles se concentrent sur des travaux d'analyse et d'optimisation \u00e0 plus forte valeur ajout\u00e9e.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Un cas de d\u00e9ploiement typique : mise en \u0153uvre r\u00e9elle sur une ligne de production TWS en ODM<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Sur la ligne de production TWS d'un ODM, la production quotidienne par ligne est de l'ordre de plusieurs milliers de jeux. Afin d'am\u00e9liorer le rendement et de r\u00e9duire la charge de l'\u00e9coute manuelle, ils ont introduit la solution de test de bruits anormaux par IA :<\/p>\n\n\n\n
\u00c9l\u00e9ment<\/strong><\/td> Avant l'introduction de la solution de test de bruits anormaux par IA<\/strong><\/td> Apr\u00e8s l'introduction de la solution de test de bruits anormaux par IA<\/strong><\/td><\/tr> M\u00e9thode de test<\/td> 4 postes d'\u00e9coute manuelle, les bruits anormaux \u00e9tant jug\u00e9s uniquement par des auditeurs humains<\/td> 4 syst\u00e8mes de test d'\u00e9coute par IA, chacun testant une paire d'\u00e9couteurs<\/td><\/tr> Configuration en main-d'\u0153uvre<\/td> 4 op\u00e9rateurs (\u00e9coute \u00e0 temps plein)<\/td> 2 op\u00e9rateurs (pour le chargement\/d\u00e9chargement + la r\u00e9inspection des unit\u00e9s anormales)<\/td><\/tr> Risque qualit\u00e9<\/td> D\u00e9fauts manqu\u00e9s et \u00e9chapp\u00e9s en raison de la subjectivit\u00e9 et de la fatigue<\/td> Pendant les essais pilotes, les r\u00e9sultats du syst\u00e8me IA ont correspondu \u00e0 l'\u00e9chantillonnage manuel ; la stabilit\u00e9 s'est nettement am\u00e9lior\u00e9e<\/td><\/tr> Travail pendant la phase pilote<\/td> D\u00e9finir les proc\u00e9dures d'\u00e9coute manuelle<\/td> Collecter des \u00e9chantillons, entra\u00eener le mod\u00e8le d'IA, d\u00e9finir les seuils et valider la faisabilit\u00e9 via l'\u00e9chantillonnage manuel<\/td><\/tr> Capacit\u00e9 quotidienne de la ligne (par ligne)<\/td> Limit\u00e9e par le rythme des tests manuels<\/td> Environ 1 000 paires d'\u00e9couteurs par jour<\/td><\/tr> Taux de d\u00e9tection des bruits anormaux<\/td> Pr\u00e9sence de d\u00e9fauts manqu\u00e9s, non quantifi\u00e9s<\/td> \u2248 99,9 %<\/td><\/tr> Taux de faux rejet (bonnes unit\u00e9s mal jug\u00e9es)<\/td> Influenc\u00e9 par la subjectivit\u00e9 et la fatigue, non quantifi\u00e9<\/td> \u2248 0,2 %<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Sur cette ligne, l'\u00e9coute par IA a pratiquement repris l'ensemble des t\u00e2ches d'\u00e9coute manuelle d'origine. Non seulement l'effectif a \u00e9t\u00e9 r\u00e9duit de moiti\u00e9, mais le risque de d\u00e9fauts manqu\u00e9s a \u00e9t\u00e9 fortement r\u00e9duit, fournissant un soutien chiffr\u00e9 pour d\u00e9ployer la solution \u00e0 plus grande \u00e9chelle sur d'autres lignes de production \u00e0 l'avenir.<\/p>\n\n\n\n
\n![\"\"](\"https:\/\/design.crysound.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/76b4b5a5899c4204a956646dd6af043e.webp\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/design.crysound.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/IMG20251223135108-1024x768.webp\")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\nRecommandations de d\u00e9ploiement : comment tirer le meilleur parti de cette solution<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Si vous envisagez d'introduire des tests de bruits anormaux bas\u00e9s sur l'IA, vous pouvez commencer par les aspects suivants :<\/p>\n\n\n\n
Planifier la collecte d'\u00e9chantillons le plus t\u00f4t possible<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Commencez \u00e0 accumuler des formes d'onde d'unit\u00e9s bonnes \u00ab confirm\u00e9es sans bruits anormaux \u00bb d\u00e8s la phase de construction d'essai \/ petit pilote, afin de prendre de l'avance pour l'entra\u00eenement de l'IA par la suite.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
R\u00e9duire au minimum les interf\u00e9rences environnementales<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Le poste de test d'\u00e9coute par IA doit \u00eatre plac\u00e9 \u00e0 l'\u00e9cart des \u00e9quipements tr\u00e8s bruyants tels que les machines de d\u00e9pose et les machines \u00e0 souder.<\/li>\n\n\n\n
- En coupant les sonneries d'alarme, en d\u00e9finissant des all\u00e9es de manutention \u00e9vitant les postes de test et en r\u00e9duisant les vibrations du sol, vous pouvez r\u00e9duire efficacement les taux de fausses d\u00e9tections.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Maintenir des conditions de test coh\u00e9rentes<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Utilisez la m\u00eame chambre d'isolation, la m\u00eame oreille artificielle, les m\u00eames gabarits et la m\u00eame s\u00e9quence de test pendant les phases d'entra\u00eenement et de production de masse, afin d'\u00e9viter les probl\u00e8mes de transfert de mod\u00e8le dus aux diff\u00e9rences d'environnement.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Maintenir une p\u00e9riode de coexistence homme-machine<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Au d\u00e9but, vous pouvez adopter une strat\u00e9gie \u00ab 100 % IA + \u00e9chantillonnage manuel \u00bb, puis passer progressivement \u00e0 \u00ab 100 % IA + une petite quantit\u00e9 de r\u00e9inspection DOA \u00bb, afin de minimiser les risques li\u00e9s au d\u00e9ploiement.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Conclusion : laisser les tests revenir \u00e0 \u00ab l'analyse de donn\u00e9es \u00bb et placer les personnes l\u00e0 o\u00f9 elles cr\u00e9ent plus de valeur<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Les tests d'\u00e9coute par IA constituent essentiellement une mont\u00e9e en gamme industrielle-en passant de l'\u00e9coute humaine bas\u00e9e sur l'exp\u00e9rience \u00e0 des tests pilot\u00e9s par les donn\u00e9es et les algorithmes.<\/p>\n\n\n\n
Gr\u00e2ce \u00e0 des plateformes de test CRYSOUND standardis\u00e9es, \u00e0 du mat\u00e9riel acoustique professionnel, \u00e0 des gabarits sp\u00e9cifiques aux produits et \u00e0 des algorithmes d'IA, CRYSOUND aide un nombre croissant de clients \u00e0 transformer une \u00e9coute manuelle chronophage, gourmande en main-d'\u0153uvre et subjective en un processus stable, quantifiable et r\u00e9utilisable.<\/p>\n\n\n\n
Si vous souhaitez en savoir plus sur les tests de bruits anormaux pour les \u00e9couteurs, si vous pr\u00e9voyez d'essayer l'\u00e9coute par IA sur votre prochaine g\u00e9n\u00e9ration de ligne de production-ou si vous souhaitez discuter de votre proc\u00e9d\u00e9 et de vos objectifs d'inspection-veuillez utiliser le formulaire \u00ab Contactez\u2011nous \u00bb ci\u2011dessous. Notre \u00e9quipe peut partager des r\u00e9glages recommand\u00e9s et un flux de travail sur site adapt\u00e9s aux conditions de votre production.<\/p>\n\n\n\n
Avec la croissance rapide des produits audio grand public tels que les casques, les haut-parleurs et les appareils portables, les attentes des utilisateurs en mati\u00e8re de \u00ab bon son \u00bb vont d\u00e9sormais bien au\u2011del\u00e0 du simple fait de pouvoir entendre clairement. Ils souhaitent d\u00e9sormais un son confortable, propre et exempt de tout bruit parasite suppl\u00e9mentaire de froissement, [...]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":272752,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_eb_attr":"","content-type":"","footnotes":""},"categories":[442],"tags":[],"class_list":["post-274678","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blogues"],"blocksy_meta":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/design.crysound.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/274678","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/design.crysound.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/design.crysound.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=274678"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/274678\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/272752"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/design.crysound.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=274678"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=274678"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=274678"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
- Au d\u00e9but, vous pouvez adopter une strat\u00e9gie \u00ab 100 % IA + \u00e9chantillonnage manuel \u00bb, puis passer progressivement \u00e0 \u00ab 100 % IA + une petite quantit\u00e9 de r\u00e9inspection DOA \u00bb, afin de minimiser les risques li\u00e9s au d\u00e9ploiement.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Utilisez la m\u00eame chambre d'isolation, la m\u00eame oreille artificielle, les m\u00eames gabarits et la m\u00eame s\u00e9quence de test pendant les phases d'entra\u00eenement et de production de masse, afin d'\u00e9viter les probl\u00e8mes de transfert de mod\u00e8le dus aux diff\u00e9rences d'environnement.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Adaptation aux nouvelles anomalies :<\/strong> m\u00eame si un nouveau type de son anormal appara\u00eet et n'\u00e9tait pas pr\u00e9sent pendant l'entra\u00eenement, tant qu'il est significativement diff\u00e9rent du sch\u00e9ma normal, l'algorithme peut toujours le d\u00e9tecter.<\/li>\n\n\n\n
- Aucune d\u00e9pendance aux \u00e9chantillons anormaux :<\/strong> inutile de d\u00e9ployer des efforts consid\u00e9rables pour collecter divers exemples de bruits de \u00ab grattement \u00bb ou de bruits \u00ab \u00e9lectriques \u00bb.<\/li>\n\n\n\n
- Convertir la forme d'onde enregistr\u00e9e en un spectrogramme temps\u2011fr\u00e9quence (comme une \u00ab image du son \u00bb).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Int\u00e8gre un blindage RF et une isolation acoustique, sp\u00e9cialement con\u00e7ue pour les sc\u00e9narios de test TWS.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- R\u00e9pond aux exigences IEC \/ ITU pertinentes. Dans des configurations \/ conditions appropri\u00e9es, le bruit propre du syst\u00e8me peut atteindre le niveau de 12 dBA.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Gabarit : <\/strong>logement form\u00e9 en caoutchouc souple.<\/li>\n\n\n\n
- Module d'analyse d'\u00e9coute par IA :<\/strong> en collectant des donn\u00e9es d'unit\u00e9s bonnes pour construire un mod\u00e8le, le syst\u00e8me identifie automatiquement les unit\u00e9s pr\u00e9sentant des bruits anormaux, r\u00e9duisant consid\u00e9rablement le nombre de postes d'\u00e9coute manuelle.<\/li>\n\n\n\n
- Faible \u00e9volutivit\u00e9 :<\/strong> l'\u00e9coute humaine exige une forte concentration, et il est facile de se fatiguer sur de longues p\u00e9riodes. Il est difficile de supporter un UPH \u00e9lev\u00e9 en production de masse.<\/li>\n\n\n\n