據悉，「聯豐迅聲」宣布完成數千萬元Pre-A輪融資，本輪投資由啟迪之星領投、方信資本跟投，老股東英諾天使基金繼續加碼。融資資金將主要用于擴展產品銷售體系及新技術研發。

聯豐迅聲2018年4月成立于古都西安，于同年9月獲得英諾天使的種子輪投資，是一家以機器聽覺為核心的AIoT解決方案提供商，主要從事環境聲音信號處理、聲音識別、聲源定位及相關的聲學軟、硬件產品研發與服務，并于2020年12月榮獲“國家級高新技術企業”認定。此次融資之后，聯豐迅聲母公司將落戶于創新之都深圳。

據介紹，聯豐迅聲已建立起“從標準化硬件到核心算法、從應用層到數據庫”的全棧式產品體系，用機器聽覺技術實現對傳統聲學監測場景中人力的減少或替代，推動聲音維度的自動化監控升級。目前，聯豐迅聲已經將環境聲音分析技術應用于各個領域，如煤炭、鋼鐵、熱電、水泥制造、石油、國網、核能、軌道交通、產品質檢、巡檢機器人、邊防、核心區安防、城市噪聲溯源管理等。

聯豐迅聲調研發現，現下工業大型設備運維，仍有大量場景依賴人耳聽的方式進行巡檢，可靠性差、效率低、人員安全沒保障等弊端難以避免，通過機器聽覺手段逐步替代人工巡檢。比如絕大多數的機械設備在正常工作狀態下，會發出平穩而有規律的噪聲，而當設備老化或者發生其他故障時，則會產生明顯異于平常的工作噪聲，“以設備運行聲音判斷設備健康狀態”有著先天有利的條件。聲音信號包含豐富的信息量，在很多視覺、觸覺、嗅覺不適用的場景下，也能使用。同時，聲音信號具備非接觸性，可有效避免振動信號數據采集的困難。

基于這些特性，聯豐迅聲開發了包括迅聲聽診盒子、“電子哨兵”聲振一體傳感器、聲球聯動系統、違法鳴笛抓拍系統在內的多種產品方案。

迅聲聽診盒子可以用于聯豐迅聲獨創的分布式異常聲音監測系統和“點對點”式在線監測方案。其中，分布式異常聲音監測系統廣泛適用于長距離使用皮帶運輸機的廠礦類企業。

在皮帶機沿線以非接觸式分布部署迅聲聽診盒子，可以實時采集工作噪聲，對皮帶機運行狀態進行全天候的在線監測。基于機器學習的聲音識別技術，可自動進行聲學特征提取與比對記錄，對設備進行預測性診斷，及時預警托輥可能存在的磨損、斷軸、掉皮等問題，有效解決因托輥故障導致的皮帶跑偏、撕裂、漏料、堵料等問題，避免突發性事故與計劃外的停機停產。據統計，迅聲聽診盒子可提升50%以上設備運維效率，降低70%以上設備漏檢率，節省40%以上的運維人力。

而針對分散獨立、無人值守、高危、大體積及貴重設備，則采用“點對點”式在線監測方案進行。例如：電力系統的變壓器、電抗器、石化系統的各類泵機、管道閥室，鋼鐵行業的高爐、切削設備等。通過在設備附近部署迅聲聽診盒子實時采集設備工作噪聲，運用無監督機器學習算法（Auto-encoder），僅需少量正樣本即可完成聲紋特征提取及模型訓練。當檢測到異常聲音時，系統會于監控平臺端實時報警，并自動存儲異常聲音數據及特征，提供一定周期內的設備工作狀態信息以備查閱。

迅聲聽診盒子可監測10Hz-80KHz的超寬頻段范圍，實現從次聲到超聲波段的全覆蓋。

“在聲場環境極端復雜的工況環境中，設備聲音的負樣本難于獲取且不可窮舉，因此，只需少量正樣本即可進行機器學習的技術優勢尤為顯著，這樣才能真正實現‘無工程量’快速部署，并可于短時間內進行迭代升級。”聯豐迅聲創始人項彬說。

除了在工業生產領域的應用，機器聽覺技術也能應用于安防領域。目前我們常見的智能安防手段包括機器視覺監控、雷達探測等，都存在一定程度的局限性。比如視頻監控技術存在著死角盲區、惡劣氣候、晝夜更迭、地面起伏、傳輸困難等問題；雷達探測技術則存在低小慢目標、地面與海面雜波干擾、電磁干擾、反輻射導彈、低空突防和隱身技術等威脅，且裝備成本高、功耗大、對使用環境要求較高，長期監控的難度大。

聲音技術的加入可以在一定程度上彌補現有安防手段的局限性。對此，聯豐迅聲團隊經過長期、大量應用實驗，于2021年1月成功推出“電子哨兵”聲振一體傳感器。該設備構造簡單、體積小，超低功耗、重量輕、部署簡便且機動性強，成本較低，可在大區域分布式布防。

在功能上，“電子哨兵”聲振一體傳感器可以實現聲音、振動、紅外多傳感器協同，多維度監測，并可與傳統視頻監控設備聯動，彌補視頻監控盲區。同時，該設備可實現自組網通訊，并采用自適應信號檢測與識別技術、被動式聲振技術，有極強的環境適應性，地面/地下均可部署，也不易被電子偵察設備發現和摧毀。

基于這些特性和優勢，“電子哨兵”在邊防戰略要地、石油管線高后果區防盜掘、核心物資儲備庫、陣地營區警戒、文保場地安防、違規違法施工監管、移動通訊基站防盜防破壞及其它人跡罕至且防護等級有較高需求的區域都有落地空間。

為了進一步優化以視頻監控手段為主的城市安防系統，聯豐迅聲還推出了聲球聯動系統。依托成熟的聲音信號處理技術，對球機進行升級改造，提升現有視頻設備監控異常聲音的能力。當監控范圍內出現異常聲音信號時，可做出秒級響應，指導球機云臺轉動到異常聲源方向進行查看，并自動存儲報警時段音視頻文件，實現360°全方位監控，支持對接上級管理系統，實現數據的統一匯聚和上傳。該系統打破現有視頻監控系統只能對圖像實時查看、事后查詢，智能化程度低的局限，解決傳統安防方案中因監控方向不明確導致的盲區大、取證難、不即時等問題。

此外，聯豐迅聲的技術還能應用于城市噪聲溯源管理，如施工工地噪聲、社會生活噪聲、機場噪聲、高考噪聲等的監控。“根據我們觀察，不論是城市區域交通噪聲監控還是噪聲污染源監控，財政、人力及高科技手段的投入都呈逐年增長態勢。違法鳴笛執法輔助系統已在全國數十個城市部署百余套，并將在未來以每年25%左右的復合增長率逐步增加，這也是聯豐迅聲的市場機會。”項彬說。

團隊方面，公司核心技術團隊由西北工業大學博士與碩士組成，是國內為數不多的同時自主掌握聲吶硬件設計與算法軟件開發的團隊，在AED(Acoustic Scenes Detection)環境聲音事件檢測技術和ESR(Environmental Sound Recognition)環境聲目標識別技術方面有著深厚積累，連續數年參與世界頂級聲學賽事-DCASE(Detection and Classification Acoustic Scenes and Events)，排名均位列前三。

關于投資

英諾天使基金創始合伙人李竹：聯豐迅聲創始團隊技術功底扎實，是西北工業大學的成果轉化項目。團隊掌握聲學AI應用核心技術，在空氣聲吶的應用領域有很深的研究，產品可以擴展到城市噪聲監測、工業產品疲勞監測、無人區安防等領域。市場空間巨大，目前已經廣泛落地，該項目以及創始團隊都具有很大發展空間。

啟迪之星總經理劉博：無論是工業物聯網、智慧城市、安防還是機器人，有了聽覺，能辯環境，多了一個緯度的感知，將會產生很多應用，機器聽覺在諸多場景都將發揮出巨大作用和價值。我們非常看好聯豐迅聲，其團隊出生于西工大，是國內為數不多在高端聲學領域人才中綜合素質較為全面，同時又非常踏實、又有創新活力的一支優秀團隊。公司已擁有較為全面的自主知識產權的產品體系，包括前端的空氣聲吶陣列傳感器結構設計，以及后端的系統軟件落地與實施，且已有明確的商業化應用場景和客戶群，未來可拓展復制的空間想象力巨大。