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风力发电声学声纹监测系统报价即时留言「海康威视」

来源:海康威视 更新时间:2024-08-05 07:51:29

以下是风力发电声学声纹监测系统报价即时留言「海康威视」的详细介绍内容:

风力发电声学声纹监测系统报价即时留言「海康威视」[海康威视6f6b568]内容:

浅谈声纹自动识别系统

系统主要功能

声纹重点功能支持

1.通过文件导入。导入的时候支持播放、暂停、快进等等。

2.支持手工声纹的分离、截取、合并。支持多路声纹合并为一路声纹。

3.把mp3、wma等压缩格式转换为系统需要的未压缩的、满足识别的格式(8Khz 16bit)

4.支持声纹增强播放。

人员

1.支持人员文字信息采集。

支持的数据项包括:人员号码、姓名、别名、性别、出生日期、号码、户籍地、居住地、案件类别、证件类型、证件号码、初始录入日期、初始录入单位、初始录入人员等等。符合相关标准。

2.支持通过标准化人员信息采集系统、人员声纹信息采集系统采集声纹数据到系统当中。

3.支持数据通过文件、网络接口导入系统。

支持的声音文件格式包括:wav、wma、flac、mp3等等。

支持的人员照片包括:jpg。

浅谈声纹自动识别系统

4.支持人员照片存储。

5.对于所有的人员信息项,支持或者模糊的检索。

6.支持对于已经录入人员的信息的编辑、修改、删除操作。

7.支持对于人员详细信息的展示。同时支持声纹播放,播放支持快进、暂停、跳跃等等。

8.每个人可以有多个声纹数据。

基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程

作为上述方案的进一步优化,获取目标电力设备的数据流节点,数据属性、属性参数及故障阈值,包括如下步骤:

获取拾音器或第二拾音器采集的音频数据流;

抽取所述待处理音频数据流中包括的目标实体的预定义参数的属性值;

根据抽取出的属性值,建立对应目标实体的音频数据属性参数集。所述电力设备包括变压器,电抗器和gis设备;

作为上述方案的进一步优化,获取针对所述至少一个拾音器采集的数据流与所述至少一个拾音器采集数据流的风险特征信息;确定所述至少一个拾音器采集的数据流或所述至少一个拾音器采集的数据流中与所述风险特征信息的相似度超过预设阈值的数据流节点组,输出所述数据流节点组的信息。

基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程

本发明还公开了一种基于声纹识别的电力设备在线监测系统,

至少一个拾音器,与一个在用变压器电性连接,用于采集变压器音频数据;

至少一个第二拾音器,与一个在用电抗器电性连接,用于采集变压器音频数据;

音频数据服务器,与至少一个拾音器或至少一个第二拾音器电性连接,用于存储所述至少一个拾音器或所述至少一个第二拾音器采集的音频数据;

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风力发电声学声纹监测系统报价的海康威视于2024/8/5 7:51:29发布

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