Augury
大约四年前，软件开发商Gal Shaul登上从以色列特拉维夫到印度德里的航班。 Shaul曾在一家医疗设备创业公司工作，他被派出去为公司的一个客户解决过热的产品问题。但是，一旦他到达现场，他知道这不是一个软件问题：他可以听到机器的风扇从房间的堵塞。
声音机器揭示了一些关于他们是否正常工作和如果不是他们的错误。这就是为什么机械师做的第一件事，当你带你的车进入商店是流行的敞篷和听发动机。 Shaul的11小时飞往印度本可以避免，如果有人想把一个电话到设备，让支持技术人员听它。但对于Shaul，经验揭示了一个更根本的问题：在设备上运行的软件不知道硬件发生了什么。这台机器没有办法听自己的声音，因此没有办法提醒其所有者或其开发人员有问题。
所以他打电话给大学的朋友萨尔Yoskovitz，模拟信号处理的专家，复杂的数学涉及处理非数字信号，如声音。一起创立了Augury，一家致力于给予机器听觉的公司。他们喜欢把它称为“Shazam的机器，”指的是流行的赢咖4平台，可以听和识别的歌曲。
Augury是一个小工具，客户可以连接到设备，如商用冰箱或工业规模加热器。小工具记录振动和超声波声音，并将其上传到Augury的云服务，在那里进行分析，以预测被监测机器的健康。然后技术人员可以使用公司的移动赢咖4平台查看机器的状态以及可能指示出现错误的任何警报。
这听起来像是一个隐私和安全的噩梦，但Yoskovitz说，Augury不是记录安装其硬件的整个空间的完整音频，只是被监控的机器产生的振动模式，以及各种不可听见的频率。即使来自对话的某些声波设法进入设备的联系麦克风，窥探者也很难做出任何东西。他说：“机械室的噪音非常大，人们很难相互听见，所以很难从背景噪音中筛选出对话。
所有这些音频和数据被分析和存储，使得一个客户的机器的声音可以与所有其他的声音进行比较。这个想法是，Augury不需要为客户想要监控的每种不同类型的设备定制其软件。相反，可以简单地安装传感器并收听设备，以确定它在正常工作时听起来像什么，并提醒所有者异常的想法。随着时间的推移，它还将学习哪些特定的声音先于特定类型的故障。
例如，如果Augury的软件从未听到堵塞的真空软管的声音，它将首先提醒机器的所有者或技术人员，它正在发出不寻常的声音，以便他们可以检查是否有问题。然后，在不同客户现场的装置故障之前听到几个堵塞的软管的声音之后，软件将学习软管堵塞的声音，有人将标记声音，并且Augury将能够发送更具体的警报其客户 - 包括那些从来没有软管堵塞问题的人。并且由于堵塞的软管会产生类似的声音，无论它是商用冰箱，油泵还是汽车的一部分，软件将能够将这种声音推广到许多不同类型的设备。
Yoskovitz认为，这可能最终做的不仅仅是节省技术人员进行不必要的飞机旅行。通过让制造商更深入地理解他们的产品失败的常见的复杂原因，Augury可以帮助公司建立更好的产品。
