工业声学检测算法是否需要大量缺陷样本做训练？

取决于算法方案。传统监督学习算法，需要收集大量各类缺陷声纹样本；异常检测类方案，以良品样本为主，少量甚至不需要缺陷样本就可以初步上线。我们落地最多的是 One-Class 良品基线方案，一般 20-30 台良品就能建立基线、先跑起来，不必等凑齐不良品。但长期稳定运行仍然需要持续积累真实产线缺陷样本，迭代优化模型；完全没有任何缺陷样本的情况下，复杂工况下的识别上限会受限。