浅谈声纹自动识别系统
声纹自动识别技术已经在我们的日常生活中广泛应用，例如语音的文字录入、门禁等等。当前，声纹自动识别在、安全领域的应用就是黑名单检测，但是在刑侦领域的身份鉴别功能还是空白。的原因就是之前声纹自动识别算法度还未达到足够高的程度，不能够达到实战的要求，同时系统应用厂家也无力开发声纹自动识别系统。
国内近些年一直沿用的声纹识别是人工图谱分析方法，费时费力，要求分析人员至少有两三年的实际经验，而且无法解决大容量、与文本无关的声纹数据快速筛选和排查的难题。
变压器声纹分析在线监测系统
基于声纹技术的人工智能变压器在线分析监测系统是由上海锐测电子科技有限公司研发的一款面向电力行业采用的声纹识别技术，应用边缘计算机和人工智能等手段的科技产品，适用于变压器运行状态的监测和预警。
该产品利用麦克风阵列技术，对声音采集、声源定位、去混响、声音信号提取等工作，对声音无差别的采集和信号提取，确保原始声音的准确性。同时采用数理模型与机理模型相结合的方法，设备端集成多种变压器故障诊断算法和模型，实现了对变压器常见故障判断和预测性维护。且设备端具备一定的边缘计算能力，支持有线和无线通信方式。适用于恶劣的现场环境，具有防风、防尘、防水、防电磁干扰等特点，对现场油式和干式变压器故障监测，可安装在变压器附近。通过对变压器运行时声音状态的表现实时监测，实现及时故障上报，达到无人值守。
基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
本发明提供了一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法，包括如下步骤：采集预先设置的至少一个拾音器中的数据流和预先设置的至少一个第二拾音器中的数据流；
一所述拾音器与一变压器接，用于采集变压器音频数据，一所述第二拾音器与一电抗器接，用于采集电抗器音频数据；
建立所述至少一个拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系；
确定存在所建立的拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系是都匹配；
输出匹配结果。
基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
其中，数据服务器原始数据包括不同特征属性(负载、电压等级、季节)的变压器(电抗器)音频数据，不同特征活动(放电、介质沸腾、绕组松动、铁芯松动)对应的变压器(电抗器)的音频数据；不同环境噪声下(鸣笛、鸟叫、雷声、雨声)对应的变压器(电抗器)的音频数据；
不同电力设备(变压器、电抗器、gis设备)不同状态(在线、离线)事件识别；
数据服务器数据存储，通过改进现有关系型数据库、redis数据结构服务器以及分布式数据库存储技术，融合可靠的分布式文件系统(hdfs)、大数据去冗余及低成本的大数据存储技术，完成大数据的存储，建立相应的电力设备音频语料的索引，为分析处理等服务提供数据保障。
一种基于声纹及振动针对电力主设备的缺陷在线监测方法与流程
获取所述声纹信息w的过程还包括对声纹信息d和/或声纹信息e进行锐化的步骤；所述锐化步骤具体采用将需要锐化的声纹信息d/e在同一频率对应的幅度值增大或者减小2-3％，形成与声纹信息d/e对应的锐化后的声纹信息幅度带声纹信息d+/e+。
具体地，上述方法是通过将设备振动和声音信息相互比对形成双层验证，从而剔除环境噪音以及其他通过麦克风可以采集到的噪音，获得纯净的设备发出的固有声音的声纹信息，同时，通过并行采集设备的振动信息进行比对获得准确的设备固有的声纹信息，避免了环境的干扰对检测结果的消极影响，从而达到判别的目的。所述的周期t可以认为任意设置，设置周期t的目的是防止因采集的信息是离散的进行对比导致对比的结果可能存在失真的可能，当声纹信息是持续的进行对比，就相当于呈“段”的数据相互比对匹配误差会远远低于呈“点”的数据之间的相互比对产生的误差，这就保证了检测结果的准确性。本申请提供的集成化的监测设备将上述方法进行了集成化的实现，这相对于现有技术而言具有明显意义上的进步。虽然本发明中所采用的包括信号发射单元、处理单元、振动检测单元和声音采集单元在内的硬件是通过市售现有型号产品实现，但是上述整体的系统结构和处理方法在电力主设备的缺陷检测当中，尚属首例。充分利用物体固有的声纹信息进行判定具有极高的判定精度，且本发明创造性的采用了三通道声音采集进行交叉对比，剔除环境噪音影响，能够获得准确的设备声纹信息，从而为的缺陷判别提供了良好条件。
以上信息由专业从事皮带声纹识别系统公司的海康威视于2024/5/15 9:50:44发布
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