聲音作為人們最熟悉的信息之一，具有采集容易，信息含量豐富，檢測范圍廣等特點，因此聲音在信息處理領域得到了很多的關注和研究。聲學診斷技術就是其中一項重要內容，例如在各種大型機器工廠中，通過檢測機器運行的聲音，從而監控是否出現異常或者通過材料內部斷裂發出的聲信號判斷材料是否發生斷裂等病害。聲學診斷技術是利用聲學原理對設備故障診斷的技術，通常聲學診斷技術包括噪聲診斷、超聲波診斷和聲發射診斷三種方法。
噪聲診斷技術是根據設備在運行中發出的聲音和噪聲來判斷是否發生故障的技術，該技術常用的分析工具是頻譜分析，倒頻譜分析、頻率分析和倒頻率分析。根據這些分析的圖形進行設備故障的診斷，在設備工作中對于設備工程檢測部件的損傷常利用敲擊的方法進行診斷從而得出對設備故障的判斷。
例如Alsadak利用傳聲器陣列接收空氣中聲信號，并采用包絡頻譜的方法診斷離心泵中的滾動軸承，Lu利用調制信號雙頻分析空氣聲信號抑制噪聲，利用幅值峰值判斷齒輪箱逐漸惡化的過程，Yao基于多級注意力機制，通過遞歸跟蹤噪聲分量去噪并采用基于改進的TSN網絡實現噪聲環境下良好的齒輪故障模式檢測性能。
例如丹麥Brüel & Kjær公司研發的4988-A型1/4英寸預極化壓力場傳聲器，可以針對噪聲源識別，聲學風洞測試，汽車或飛機表面聲壓測試等。該型傳聲器幅值和相位一致性好，且幾乎不受溫度、濕度影響，適用于微調陣列傳聲器或主動降噪系統用作參考以及產線測試。額定靈敏度11mV/Pa，頻率范圍20Hz-20kHz ±1dB, 動態范圍 29dB(A)-146dB，采用CCLD供電，支持TEDS，每只均配有出廠單獨校準數據可用于實時頻響修正。
超聲波診斷技術通過超聲波發射器的發射與接收來判斷設備零部件缺陷，常用的方法有三種，回波脈沖法，穿透傳輸法，共振測量法，主要應用于檢測金屬壓力容器和管道的腐蝕、壁厚、金屬材料及零部件的內部缺陷與裂紋。
例如Jo等利用300HZ的超聲波信息分析特定頻率信號相對于距離的衰減情況探究了渦輪葉片的損失和畸變。例如法國TPAC公司研發的最新一代Pliot多通道超聲檢測儀系統，可以執行各類高級別超聲檢測作業，包括航空、冶金、油氣、機器人等領域。擁有100MB/s的數據吞吐量，帶寬范圍涵蓋10KHz-20MHz，有著8個并行通道，數字動態范圍達162dB，Pliot的高壓觸發和雙極脈沖也有助于檢測厚型、有噪聲或復雜的材料。
聲發射診斷法，聲發射信號是由于材料內部或者缺陷引起的瞬態彈性波的現象，作為一種無損檢測的方法，聲發射信號技術廣泛應用于各種壓力容器，軸承損傷，管道泄露，殼體結構性完整，混凝土材料診斷等。聲發射信號長期以來被認為是實時檢測材料和結構的有效技術，不僅可以提供關于缺陷存在的有用信息，還提供了關于缺陷嚴重程度的有效信息，通過聲發射實驗，可以獲得被測結構的損壞現象來源，斷裂面積，損壞機理，應力狀態，時間依賴性行為。一個完整的聲發射系統包括聲發射傳感器，前置放大器或阻抗匹配變壓器，帶通濾波器，主放大器，電纜以及探傷器。
目前分析聲發射信號的方法可以分為三種：時域分析、頻域分析和時頻分析。時域分析是基于時域波形分析的方法，包含了聲發射信號中的振鈴計數、事件計數、幅度等信息。頻域分析是將聲發射信號轉換到頻域中進行分析，常用的有頻譜圖、雙譜分析、包絡分析等，時頻分析用于處理非平穩信號，常用的時頻分析工具有短時傅里葉變換，小波分析等。
目前最新的研究成果中，開發了基于機器學習的方法，用于檢測和定位損傷，以確定結構斷裂特征和預測失效模式，并且在殘余噪聲嚴重污染的情況下識別結構損傷的有效性。例如利用模糊C均值聚類方法中，Omkar將聲發射信號分為不同的信號源測試了聲發射信號的基本參數，Marec結合主成分分析的方法對聲發射信號進行聚類分析了材料損傷機制。
在人工神經網絡方法中，Lazarska等使用聲發射信號和神經網絡監測鋼硬化過程，Schabowicz等采用聲發射方法和人工神經網絡研究了纖維水泥板暴露于火災時的降解程度。利用深度學習例如卷積神經網絡中，Hesser提取AE信號的小波變換的RGB圖像利用VGG16等網絡獲得了優異的分類結果，Konig對AE信號做連續小波變換特征輸入GoogleNet中分析了滑動軸承的磨損機制。
聲發射信號作為一種被動無損檢測技術，基于機器學習可以自動識別結構中的損傷，而進一步的端到端的深度學習避免了提取聲發射信號特征帶來的經驗風險。例如美國物理聲學公司（PAC）研制的最新一代Express8聲發射系統，采用了全新的Express總線技術，有著更快的處理速度，并且重量輕，采樣率可達10MHz，超過500個自由組合的數字濾波器，每塊卡上有8個通道，具有波形流功能，適合研究與各類現場應用。
聲學診斷技術及其應用仍然在快速發展，如實現故障自動診斷和數據智能化分析的智能化檢測；利用無線傳感器和互聯網技術的非接觸式檢測；聯合多種技術，如紅外熱成像、超聲波、激光測距等技術的聯合檢測；采用微型傳感器和便攜式儀器的微型化檢測等。
聲學診斷技術不僅在傳統的工業制造領域，建筑工程領域以及環境檢測領域得到廣泛應用，例如機械設備、電氣設備、噪聲監測和聲學隔振等領域，在醫療領域和生命科學領域也逐漸廣泛應用，如超聲檢測、聲波治療、以及生物學細胞研究等領域。但是，目前基于聲學診斷仍然存在著困難和挑戰，例如脈沖信號占據主導的噪聲，過于脆弱的零件會在短時間內發生改變使得測量結果的變化，多種類型的故障同時發生以及測量設備周圍的干擾信號等。
