在扬声器的生产过程中,异音故障检测主要还是通过人工检听的形式来完成,标准难以统一和量化,并且长时间的检听,对人耳造成很大的伤害。随着人们对电子产品的需求日益增长,扬声器的产量也与日俱增,扬声器的检听工作更加艰巨,这是电声行业亟待解决的问题,因此开发出一套由机器代替人耳的自动化检测异音故障的系统是企业迫切的需求。本文分析了扬声器异音故障产生的原因,以及响应信号的特性,研究了一种在线检测扬声器异音故障的方法。对扬声器响应信号进行短时傅里叶变换得到时频图。通过谐波失真的理论,在时频图上进行各阶谐波划分,对谐波能量进行统计。然后设计特征提取器,提取出各阶谐波的特征,找到合格扬声器与异音故障扬声器的区别。最后设计分类器,从而来对合格和故障扬声器进行分类,达到自动检测的目的。本课题的研究工作主要包括:1.分析和研究扬声器异音故障及其产生机理;2.针对扬声器响应信号进行时频分析,根据谐波失真机理,提取特征,分类学习,提出基于谐波失真的扬声器异音故障检测方法;3.对于不同种类的扬声器的阈值设定;4.对扬声器异音故障在线检测系统进行软硬件系统的集成。