声学技术工程师
声学测试工程师在不同行业做不同的工作。声学是物理学的一个分支，但它与其他学科有很多交叉点。因此，声学测试工程师在不同行业的工作会有所不同。例如，如果你做噪声控制，你的工作内容是进行噪声压级测试，分析噪声频谱。此外，有时需要对吸声材料进行性能测试
声学工程师是做什么的是怎样的？
受试者询问的声学检测工程师首先需要明确自己的领域和发展方向，才能具体说明主要工作是什么。从声音特征的角度来看，声音可以分为三类:语音、音乐和环境声，不同领域的重点会有很大的差异！
声学检测不能说是一项全新的技术，但由于环境声音的各种复杂特性，近年来在实际应用中的发展速度远低于视频。
声音信号具有丰富的信息量，在许多视觉、触觉和嗅觉不合适的场合具有独特的优势。声音信号通常被认为与振动信号有很大的相关性，但声音信号是非接触的，避免了振动信号数据采集的困难。基于一般音频／环境声的CA(计算机听觉Computer Audition）技术属于AI在音频领域，它直接面向社会经济生活的方方面面，在医疗卫生、制造业、交通、安全、仓储、农林牧渔业、水利、环境和公共设施管理、建筑业、采矿业、日常生活、身份识别、军事等几十个领域有着广泛的应用，是一项非常实用的技术．目前，该领域已在国内外开始发展，但在许多研究和应用领域仍接近空白，具有无限广阔的发展前景。
接下来将逐一举例说明！
医疗卫生——人体本身和许多疾病，都会产生各种各种各样的声音。在帮助下。CA辅助诊断和治疗不仅可以部分减轻医生的负担，还可以造福广大消费者，是智能医疗的重要方面。· 呼吸系统疾病与患者呼吸系统相关的常见音频事件有咳嗽、打鼾、言语、呼吸、呼吸等。监控患者的状态，在发生特定的音频事件时触发警报，提醒护士或家属意义重大。
· 心音信号(Heart Sounds,HS)它是人体反映心脏和心血管系统运行的重要生理信号。心音信号的检测和分析可以实现各种心脏病的预警和早期诊断，以便及时有效地发现问题。
制造业· 转错机用于铁路道岔的转换和锁定，其结构损坏将直接影响驾驶安全。在生产过程中，需要对高速铁路转错机的所有重要部件进行无损检测。基于声信号的结构损伤检测具有非接触、高效等优点。
· 输送带辊广泛应用于水泥厂、煤矿、热电厂、采矿等行业。由于运行条件恶劣，数量众多，需要连续运行，在线维护不方便。为了保证输送机的长期连续稳定运行，快速发现和及时处理故障辊非常重要。为了快速、安全、可靠地发现有故障隐患的辊，需要及时安排维护，避免因病态运行可能造成的更高的停机维护成本和产量损失，降低工人的工作强度。辊异常声检测系统的原理是识别辊在运行中发出的声音，从而判断辊是否正常，并对异常声音发出报警信号。该装置可以区分辊的良好运行和带故障运行的声音差异。即使在高噪声环境下，也能过滤出周围部件的信号，准确捕捉故障辊的信号。
· 发动机-发动机是飞机、船舶和各种行走机械的核心部件，包括柴油机、汽油机、内燃机、燃气涡轮发动机等。发动机故障是发动机内部的严重事故。传统的发动机故障诊断高度依赖于工程师的技术能力。发动机的高、中、低３通过分析汽车噪声的强度，可以大致判断汽车发动机部件的故障。人工判断有很大的局限性，一些经验丰富的技术人员也会有一些失败率，造成严重的时间和金钱浪费。因此，声音检测故障诊断系统不仅可以直接用于自动诊断，提高系统的可靠性，节省维护成本，还可以作为经验不足的技术人员的培训模块。避免了传统拆分机安装振动传感器的诊断方法。
· 金属加工机械制造-刀具状态是保证切割过程顺利进行的关键，迫切需要开发准确、可靠、低成本的刀具磨损状态监测系统。切割声信号采集装置成本低，结构简单，放置位置可调。基于其检测技术，信号直接来自切割区，灵敏度高，响应快，非常适合刀具磨损监测。金属切割过程中的声辐射检测工具的状态，即锋利、磨损和损坏。以低频和高频带的频谱成分为特征，很容易区分锋利和磨损。
· 轴承、齿轮和传动部件——旋转机械（轴承、齿轮等）在整个机械领域发挥着关键作用，故障概率远高于其他机械结构，因此状态检测和故障诊断尤为重要。对于传统的振动传感器需要拆卸机器，不易安装的缺点，可以通过检测整机状态下特定部件的噪声来判断轴承和齿轮是否异常，可以说非常节省时间、精力和快速。
· 包装专用设备——基于声信号的瓶盖密封检测方法，声信号由电磁激振装置激振瓶盖，由麦克风麦克风收集。啤酒瓶的密封性能是基于声信号快速检测的。瓶盖受到刺激后产生强制振动，振动范围和振动频率与瓶盖的密封性能有一定关系。当瓶内压力增加时，如果瓶盖密封良好，振动频率高，振幅小；相反，如果密封性能差，振动频率相对较低，振幅相对较大。为了判断包装的密封性，保证了商品包装的合格率。
· 电气机械设备-电机是驱动各种机械、工业设备和家用电器的最常见设备。电机有很多种，如同步电机 、DC电机 和感应电机。为了确保其安全稳定运行，工作人员经常需要定期维护。当电机发生故障时，维护人员听电机的声音，手动判断故障类型，耗费大量人力，不能保证故障的及时检测，基于声信号的声纹识别系统将提取的音频特征与某种类型的故障联系起来，可以识别电机异常噪音和各种类型的故障，如线圈破碎和定子线圈短路。
· 纺织行业-细纱断头的低成本自动检测一直是纺织企业迫切需要解决的问题。采用定向麦克风采集钢丝圈旋转5个周期产生的声信号。正常纺纱时的声信号分布均匀５高峰，纺纱断头时收集的声信号不具备此特点。根据这个标准，我们可以判断纱线是否断头，以减少成本损失。
· 黑色和有色金属冶炼和压延加工行业——对金属和非金属粘接结构施加微力，从频域中提取与粘接相关的声信号，用于后续模式识别。对非晶合金产品的冲击产生振动，收集声信号，以声信号衰减时间的长短为特征，判断产品的合格性，准确检测非晶合金产品内部是否有孔隙或裂纹等缺陷。采集氧化铝熟料与滚筒窑冲击产生的声音，通过分析频谱、范围等数据区分熟料的三种状态：正常、过度燃烧、过度燃烧和自动质量检测。采集成品熟料与滚筒窑冲击产生的声音，经过滤波、频谱分析等处理后，判断烧结过程中的异常状态并报警。
· 非金属矿物制品行业-热障涂料(Thermal Barrier Coatings TBC)，沉积在耐高温金属或超合金表面，对基底材料起隔热作用，使其制成的设备（如发动机涡轮叶片）在高温下运行。有故障检测４典型的故障模式：表面裂纹、滑动界面裂纹、开口界面裂纹和底部变形，并根据声信号进行故障检测。提取冲击声的域特征和听觉感知特征，并通过模式识别研究自动识别基于冲击声的声源材料。
· 农副食品加工业——在鸡蛋、鸭蛋等加工过程中，从生产线上选择受损鸡蛋是一个重要的过程。在中国，工人主要依靠观察灯光下是否有裂缝，或在旋转和触摸时听蛋壳发出的声音来识别和消除受损鸡蛋。该方法效率低、精度差、劳动强度高、成本高。研究自动化鸡蛋损伤检测方法具有重要意义。经验表明，好鸡蛋的蛋壳发出的声音清脆，而受损鸡蛋的蛋壳发出的声音嘶哑乏味，这使得根据声音和颜色来判断鸡蛋的质量成为可能。鸡蛋赤道部分４点作为敲击位置，收集鸡蛋的声音信号。在实际环境中，采用音频分离或降噪技术。从风扇的噪声环境中提取蛋鸡的声音，根据收集的音频进行分析和定位，可以轻松识别受损的蛋。
· 机器人制造-机器人需要对周围环境的声音有听觉感知能力。AED（Audio event detection 音频事件检测)也属于技术角度CA，但机器人的各种应用场景：为消费者服务的消费机器人，识别室内环境中的日常音频事件；灾难响应的特殊操作机器人，识别噪声环境中的一些音频事件，并执行给定的操作；阀门厅智能检查的工业机器人，设备的智能检测和状态识别。
还有很多应用场景，篇幅有限，暂时不一一列举。