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％，电力设备声纹识别多少钱，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。

智能运维之电力设备声纹在线监测

声纹识别技术是的提取说话特征来判断说话人的方法，它通过提取不同说话人声音信号的特征向量组成特征向量库，进而比较特征向量相似度来确定说话人身份。

由于运行中的变压器噪声信号蕴含着丰富的设备信息，且与变压器结构、运行状态等密切相关，因此可将声 纹识别技术应用于变压器噪声识别，对复杂的噪声机理进行有效分析 并识别出不同的设备状态，为变压器状态监测提供依据。

浅谈声纹自动识别系统

声纹是人体生物特征中的重要组成部分，大量已破和未破的案件，均能提取嫌疑人语音资料。如果其中一部分能够通过声纹识别技术，对嫌疑人进行快速比对排查，就能够大大提高案件的侦破效率。

声纹识别分为两大类，一类是内容理解，一类为说话人识别。内容理解包括把语音转换为文字、行为等等，说话人识别则是根据声音识别说话人是谁，而不关注具体语音的内容。公司的声纹自动识别系统关注的就是第二类：确定说话人是谁，也就是身份鉴别功能。

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