联丰迅声完成数千万元Pre-A轮融资——推动声音维度自动化监控升级

据悉，「联丰迅声」宣布完成数千万元Pre-A轮融资，本轮投资由启迪之星领投、方信资本跟投，老股东英诺天使基金继续加码。融资资金将主要用于扩展产品销售体系及新技术研发。

联丰迅声2018年4月成立于古都西安，于同年9月获得英诺天使的种子轮投资，是一家以机器听觉为核心的AIoT解决方案提供商，主要从事环境声音信号处理、声音识别、声源定位及相关的声学软、硬件产品研发与服务，并于2020年12月荣获“国家级高新技术企业”认定。此次融资之后，联丰迅声母公司将落户于创新之都深圳。

据介绍，联丰迅声已建立起“从标准化硬件到核心算法、从应用层到数据库”的全栈式产品体系，用机器听觉技术实现对传统声学监测场景中人力的减少或替代，推动声音维度的自动化监控升级。目前，联丰迅声已经将环境声音分析技术应用于各个领域，如煤炭、钢铁、热电、水泥制造、石油、国网、核能、轨道交通、产品质检、巡检机器人、边防、核心区安防、城市噪声溯源管理等。

联丰迅声调研发现，现下工业大型设备运维，仍有大量场景依赖人耳听的方式进行巡检，可靠性差、效率低、人员安全没保障等弊端难以避免，通过机器听觉手段逐步替代人工巡检。比如绝大多数的机械设备在正常工作状态下，会发出平稳而有规律的噪声，而当设备老化或者发生其他故障时，则会产生明显异于平常的工作噪声，“以设备运行声音判断设备健康状态”有着先天有利的条件。声音信号包含丰富的信息量，在很多视觉、触觉、嗅觉不适用的场景下，也能使用。同时，声音信号具备非接触性，可有效避免振动信号数据采集的困难。

基于这些特性，联丰迅声开发了包括迅声听诊盒子、“电子哨兵”声振一体传感器、声球联动系统、违法鸣笛抓拍系统在内的多种产品方案。

迅声听诊盒子可以用于联丰迅声独创的分布式异常声音监测系统和“点对点”式在线监测方案。其中，分布式异常声音监测系统广泛适用于长距离使用皮带运输机的厂矿类企业。

在皮带机沿线以非接触式分布部署迅声听诊盒子，可以实时采集工作噪声，对皮带机运行状态进行全天候的在线监测。基于机器学习的声音识别技术，可自动进行声学特征提取与比对记录，对设备进行预测性诊断，及时预警托辊可能存在的磨损、断轴、掉皮等问题，有效解决因托辊故障导致的皮带跑偏、撕裂、漏料、堵料等问题，避免突发性事故与计划外的停机停产。据统计，迅声听诊盒子可提升50%以上设备运维效率，降低70%以上设备漏检率，节省40%以上的运维人力。

而针对分散独立、无人值守、高危、大体积及贵重设备，则采用“点对点”式在线监测方案进行。例如：电力系统的变压器、电抗器、石化系统的各类泵机、管道阀室，钢铁行业的高炉、切削设备等。通过在设备附近部署迅声听诊盒子实时采集设备工作噪声，运用无监督机器学习算法（Auto-encoder），仅需少量正样本即可完成声纹特征提取及模型训练。当检测到异常声音时，系统会于监控平台端实时报警，并自动存储异常声音数据及特征，提供一定周期内的设备工作状态信息以备查阅。

迅声听诊盒子可监测10Hz-80KHz的超宽频段范围，实现从次声到超声波段的全覆盖。

“在声场环境极端复杂的工况环境中，设备声音的负样本难于获取且不可穷举，因此，只需少量正样本即可进行机器学习的技术优势尤为显著，这样才能真正实现‘无工程量’快速部署，并可于短时间内进行迭代升级。”联丰迅声创始人项彬说。

除了在工业生产领域的应用，机器听觉技术也能应用于安防领域。目前我们常见的智能安防手段包括机器视觉监控、雷达探测等，都存在一定程度的局限性。比如视频监控技术存在着死角盲区、恶劣气候、昼夜更迭、地面起伏、传输困难等问题；雷达探测技术则存在低小慢目标、地面与海面杂波干扰、电磁干扰、反辐射导弹、低空突防和隐身技术等威胁，且装备成本高、功耗大、对使用环境要求较高，长期监控的难度大。

声音技术的加入可以在一定程度上弥补现有安防手段的局限性。对此，联丰迅声团队经过长期、大量应用实验，于2021年1月成功推出“电子哨兵”声振一体传感器。该设备构造简单、体积小，超低功耗、重量轻、部署简便且机动性强，成本较低，可在大区域分布式布防。

在功能上，“电子哨兵”声振一体传感器可以实现声音、振动、红外多传感器协同，多维度监测，并可与传统视频监控设备联动，弥补视频监控盲区。同时，该设备可实现自组网通讯，并采用自适应信号检测与识别技术、被动式声振技术，有极强的环境适应性，地面/地下均可部署，也不易被电子侦察设备发现和摧毁。

基于这些特性和优势，“电子哨兵”在边防战略要地、石油管线高后果区防盗掘、核心物资储备库、阵地营区警戒、文保场地安防、违规违法施工监管、移动通讯基站防盗防破坏及其它人迹罕至且防护等级有较高需求的区域都有落地空间。

为了进一步优化以视频监控手段为主的城市安防系统，联丰迅声还推出了声球联动系统。依托成熟的声音信号处理技术，对球机进行升级改造，提升现有视频设备监控异常声音的能力。当监控范围内出现异常声音信号时，可做出秒级响应，指导球机云台转动到异常声源方向进行查看，并自动存储报警时段音视频文件，实现360°全方位监控，支持对接上级管理系统，实现数据的统一汇聚和上传。该系统打破现有视频监控系统只能对图像实时查看、事后查询，智能化程度低的局限，解决传统安防方案中因监控方向不明确导致的盲区大、取证难、不即时等问题。

此外，联丰迅声的技术还能应用于城市噪声溯源管理，如施工工地噪声、社会生活噪声、机场噪声、高考噪声等的监控。“根据我们观察，不论是城市区域交通噪声监控还是噪声污染源监控，财政、人力及高科技手段的投入都呈逐年增长态势。违法鸣笛执法辅助系统已在全国数十个城市部署百余套，并将在未来以每年25%左右的复合增长率逐步增加，这也是联丰迅声的市场机会。”项彬说。

团队方面，公司核心技术团队由西北工业大学博士与硕士组成，是国内为数不多的同时自主掌握声呐硬件设计与算法软件开发的团队，在AED(Acoustic Scenes Detection)环境声音事件检测技术和ESR(Environmental Sound Recognition)环境声目标识别技术方面有着深厚积累，连续数年参与世界顶级声学赛事-DCASE(Detection and Classification Acoustic Scenes and Events)，排名均位列前三。

关于投资

英诺天使基金创始合伙人李竹：联丰迅声创始团队技术功底扎实，是西北工业大学的成果转化项目。团队掌握声学AI应用核心技术，在空气声呐的应用领域有很深的研究，产品可以扩展到城市噪声监测、工业产品疲劳监测、无人区安防等领域。市场空间巨大，目前已经广泛落地，该项目以及创始团队都具有很大发展空间。

启迪之星总经理刘博：无论是工业物联网、智慧城市、安防还是机器人，有了听觉，能辩环境，多了一个纬度的感知，将会产生很多应用，机器听觉在诸多场景都将发挥出巨大作用和价值。我们非常看好联丰迅声，其团队出生于西工大，是国内为数不多在高端声学领域人才中综合素质较为全面，同时又非常踏实、又有创新活力的一支优秀团队。公司已拥有较为全面的自主知识产权的产品体系，包括前端的空气声呐阵列传感器结构设计，以及后端的系统软件落地与实施，且已有明确的商业化应用场景和客户群，未来可拓展复制的空间想象力巨大。