根據信號特征向量將聲信號樣本轉化為數據集，數據集包括訓練集、驗證集和集。選擇合適的機器學習模型，將數據集應用于機器學習模型進行訓練、驗證和，通過多次循環，通過優化分析，在數據集的基礎上，獲取機器學習面向具體工程問題的最優參數，包括最優的特征向量、機器學習算法和異音檢測法則，這幾個環節可能需要多次循環才能得到最優的參數組合。最后，機器學習得到的分類法需要導入異音在線檢測系統，在實際的生產線上進行運行調試，最終在生產線上完成部署。

家電異音檢測系統的架構，系統由硬件和軟件兩部分共同組成了一個不可分割的整體，硬件部分包括測量環境、傳感器、采集系統和判別系統，測量環境可以是基本不做改動的原始生產線，也可以是在生產線上設計添加的簡易隔聲或吸聲空間，測量環境的考慮重點是如何減少生產線環境噪聲的影響。傳感器和采集系統一般要求滿足可聽聲頻帶的采樣要求，對系統的量化精度要求至少采用16位采集系統，能達到24位更好。判別系統一般是采集系統和計算機的結合體，計算機上運行的軟件是信號特征提取算法和機器學習模型。 軟件部分中的信號測量分析模塊主要完成信號的采集和保存，應用信號處理技術，特征提取模塊抽取聲信號樣本特征，構建特征向量和機器學習數據集。機器學習模塊實現各種機器學習算法，在特征向量數據集的基礎上，完成訓練、驗證和等環節，最終獲得異音判別參數，過程中還包括特征向量和機器學習模型參數的選擇與優化。

在線異音檢測可以說是人工智能技術在家電生產過程中的一個合適應用場景，但要想與家電生產流程真正無縫結合，真正替代人工聲檢，還需要解決很多技術和管理上的難題，技術難題包括產線節拍匹配、信號采集、環境噪聲消除、訓練樣本選擇、合適學習模型確定等，管理難題包括檢測規范與標準的制定以及檢測流程的重構等，解決這些難題的方法和思路將在后續詳細深入討論。