AI-Based Headphone Acoustic Anomaly Test System

• AI-Driven Intelligent Acoustic Anomaly Detection

At the core of the solution is an AI-based listening algorithm that learns the acoustic characteristics of good units to establish a stable normal sound model. By comparing test audio against this model, abnormal features are effectively amplified, enabling highly sensitive detection of rubbing noises, transient anomalies, and steady-state acoustic defects. Even in scenarios where conventional analysis methods fail to differentiate defects, the system delivers stable and reliable judgments.

• High-Efficiency Parallel Testing for Mass Production

The system supports parallel, multi-station testing, allowing multiple headphones to be evaluated simultaneously. This significantly improves test throughput while maintaining high detection accuracy, effectively replacing manual listening and meeting the stringent efficiency and stability requirements of high-volume production lines.

• Consistent Test Environment and High Replicability

Through a box-in-box acoustic isolation structure and standardized test fixtures, environmental noise interference is minimized, ensuring consistent and comparable test results across different stations and production batches. The modular system design enables flexible deployment and rapid replication, making the solution suitable for R&D validation, pilot production, and large-scale mass manufacturing.