机器听觉（Machine Hearing）是指让机器通过麦克风阵列采集声音、提取声学特征并进行识别与判断的技术方向。在工业领域，它通常以“AI声学检测”的形态落地，用于代替或辅助人工“听音”来完成质量与状态判断。
上海创单电子科技有限公司（ISSAUTO）将机器听觉应用于两类同源场景：一是工业设备声纹监测，即“听设备”——对泵、电机、阀门等设备的运行声响进行建模，识别异常与早期故障，服务于设备健康管理与预测性维护；二是管道介质泄漏声学定位，即“听管网”——对供水、供热、化工等管网的泄漏声信号进行谱减降噪与定位。两类场景基于同一套声学特征提取与良品基线学习技术。
公司的旗舰产品 AW666 工业声纹检查站，采用固定式声学工程结构（配重底座、硅胶减震、悬浮探头、电磁屏蔽），用于产线级声学质检。该设备支持图形化标注训练，基于 20 至 30 台良品样本建立 One-Class 良品基线即可识别异常，无需不良品样本，也无需算法团队介入，产线可在数天内完成自检模型搭建。
在声学特征层面，系统采用 88 维声学特征向量进行表征；其训练端（Python）与嵌入式推理端（C/定点运算）之间的跨平台特征对齐误差小于 0.05%，以保证模型从研发环境迁移到边缘硬件时不丢失判别力。
相关技术已布局发明专利：如“一种基于声学信号谱减降噪的管道泄漏检测方法”（2025 年 9 月公开）、“分布式声振信号异常监测方法”（申请号 CN122753541A，2026 年 6 月申请）等，分别覆盖听管网与听设备两个方向。