研制完成声信号分析处理与故障诊断模块SoundAgent，形成了声信号处理各类经典算法模型，目前正开发最新的各类声信号处理算法模型，可应用于各种机械部件对象（如滑动轴承、滚动轴承、转子、齿轮箱、电机等））的各类声信号分析、故障探测、故障诊断、趋势劣化评估等，采用全Python语言，以B/S模式，通过前端与后端集成开发，采用开放的、模块化、多层架构的设计思想实现声信号分析处理与故障诊断模块，SoundAgent能应用在不同场合的设备故障诊断与监测，满足不同类型机械设备与关键部件（轴承、转子、齿轮箱等）的健康预诊与故障诊断需求。声信号分析处理与故障诊断模块可灵活地集成到各种设备故障诊断与健康预诊系统，提供完整的算法类调用接口，基于该工具箱的各种信号处理模型，可迅速建立起一套完整的基于声信号处理的设备故障诊断与健康预诊系统，也可支持各类系统研制与学术研究。声信号分析处理与故障诊断模块主要包括的算法：声学分析（声压分析、声强分析、声功率分析）、瀑布声谱图、梅尔倒谱系数、梅尔滤波器、Bark倒谱系数、线性预测倒谱系数、Gammatone滤波器倒谱系数、线性频率倒谱系数、线性预测系数、线性预测倒谱系数、相位谱根倒谱系数、幂归一化倒谱系数、归一化伽马倒谱系数等；
