工作原理

问卷才是主要工具

任何排故都从提问开始：声音什么时候出现、像什么、是否随车速、转速、刹车、转弯而变。回答能一次排除整类原因——这比在一段糟糕录音上跑任何算法都管用。所以在 Pro-Stuk 里问卷排在第一位，它的逻辑是一棵决策树：每个回答都通向下一个更细的问题。

15–30 秒的录音送到服务器。先由普通数学处理，不用神经网络：声音的频谱、音色（是尖锐的啸叫还是宽频噪声）、敲击的节奏和频率，以及从低频段估算的发动机转速。每一项特征都会标出可信度：录音太轻或杂音太大时，这些特征会被如实标为不可靠。

随后由语言模型把一切对照起来：问卷的回答、录音的特征、音频本身，以及车辆信息——品牌、年份、里程和这款车的常见毛病。输出的是 2–4 个带百分比的可能原因、紧急程度，以及到修理厂时的提示。

不同故障可能发出同样的声音：轮毂轴承的嗡嗡声很容易和轮胎噪声混淆，稳定杆连杆的敲击声则容易和悬架上更严重的部件混淆。要真正分清，只能上举升机检查。所以 Pro-Stuk 不下诊断、也不承诺准确，它如实分配概率，并告诉你先查什么。

录音质量好，估计会更准，但代替不了修理工。把报告当作进厂前的第二意见：和师傅的交谈会更具体，想推销多余的维修也更难。

音频在服务器上分析，分析完不再保存。没有账号，没有统计工具，也没有广告追踪。详见隐私政策。