自动化的检测方法，不再依赖人工判断，降低人员成本，降低生产设施的建设要求（噪音房），可以降低质检成本。提升检测效率

机器自动化的随着检测节拍来进行声纹的检测，可以大幅提升整体的检测效率，省去不必要的检测环节。准确率高

依赖深度学习技术与声纹分析技术，相比人工判定的方法可以获得更高的检测准确率与稳定性。可量化可追溯

对于异音的每一次判定，都是可以量化可追溯的，更方便整体的质量管控与溯源工作。

生产设备在出厂检测时，如果存在一些瑕疵，其在某些工作状态下的声音会明显异于正常，我们可以通过采集设备的工作声音进行质量检测，所依据的原理为在产品运行中，组装不良、零件松动、部件损坏等结构性问题所发出的声音和正常产品运行声音不一致。而声纹图，学名时频谱图，用来描述声音的频率特征强度随时间变化关系的图， 不同状态的设备声纹图不一致。声纹检测的核心原理，则是通过对于正常以及异常声纹的“比对”，来判断设备的状态，从而实现对于质量的预测。