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淺談聲紋自動識別系統

比對

四種比對任務類型

1.支持已知身份人員的聲紋比對案件未知身份聲紋（PL）。

對于那些重點未確定身份的聲紋，我們可以采用這種方式進行比對。例如通過標準化信息采集的聲紋傳入聲紋自動識別系統后，可以重點比對這些聲紋以便確定身份。

2.支持已知身份人員的聲紋相互比對（PP）。

此種比對主要是確定聲紋的有效性。

3.支持未知身份人員的聲紋比對已經身份人員的聲紋（LT）。

當我們獲得了一條未知身份的聲紋之后，比對已經身份的聲紋數據庫，就可以確定此未知身份聲紋的說話人身份。

4.支持未知身份人員的聲紋相互比對（LL）。

主要目的是進行案件聲紋的歸并。支持與文字信息的關聯檢索。

基于聲紋識別的電力設備在線監測方法及系統與流程

作為上述方案的進一步優化，獲取目標電力設備的數據流節點，數據屬性、屬性參數及故障閾值，包括如下步驟：

獲取拾音器或第二拾音器采集的音頻數據流；

抽取所述待處理音頻數據流中包括的目標實體的預定義參數的屬性值；

根據抽取出的屬性值，建立對應目標實體的音頻數據屬性參數集。所述電力設備包括變壓器，電抗器和gis設備；

作為上述方案的進一步優化，獲取針對所述至少一個拾音器采集的數據流與所述至少一個拾音器采集數據流的風險特征信息；確定所述至少一個拾音器采集的數據流或所述至少一個拾音器采集的數據流中與所述風險特征信息的相似度超過預設閾值的數據流節點組，輸出所述數據流節點組的信息。

一種基于聲紋及振動針對電力主設備的缺陷在線監測方法與流程

獲取所述聲紋信息w的過程還包括對聲紋信息d和/或聲紋信息e進行銳化的步驟；所述銳化步驟具體采用將需要銳化的聲紋信息d/e在同一頻率對應的幅度值增大或者減小2-3％，形成與聲紋信息d/e對應的銳化后的聲紋信息幅度帶聲紋信息d+/e+。

具體地，上述方法是通過將設備振動和聲音信息相互比對形成雙層驗證，從而剔除環境噪音以及其他通過麥克風可以采集到的噪音，獲得純凈的設備發出的固有聲音的聲紋信息，同時，通過并行采集設備的振動信息進行比對獲得準確的設備固有的聲紋信息，避免了環境的干擾對檢測結果的消極影響，從而達到判別的目的。所述的周期t可以認為任意設置，設置周期t的目的是防止因采集的信息是離散的進行對比導致對比的結果可能存在失真的可能，當聲紋信息是持續的進行對比，就相當于呈“段”的數據相互比對匹配誤差會遠遠低于呈“點”的數據之間的相互比對產生的誤差，這就保證了檢測結果的準確性。本申請提供的集成化的監測設備將上述方法進行了集成化的實現，這相對于現有技術而言具有明顯意義上的進步。雖然本發明中所采用的包括信號發射單元、處理單元、振動檢測單元和聲音采集單元在內的硬件是通過市售現有型號產品實現，但是上述整體的系統結構和處理方法在電力主設備的缺陷檢測當中，尚屬首例。充分利用物體固有的聲紋信息進行判定具有極高的判定精度，且本發明創造性的采用了三通道聲音采集進行交叉對比，剔除環境噪音影響，能夠獲得準確的設備聲紋信息，從而為的缺陷判別提供了良好條件。