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淺談聲紋自動識別系統

聲紋自動識別技術已經在我們的日常生活中廣泛應用，例如語音的文字錄入、門禁等等。當前，聲紋自動識別在、安全領域的應用就是黑名單檢測，但是在刑偵領域的身份鑒別功能還是空白。的原因就是之前聲紋自動識別算法度還未達到足夠高的程度，不能夠達到實戰的要求，同時系統應用廠家也無力開發聲紋自動識別系統。

國內近些年一直沿用的聲紋識別是人工圖譜分析方法，費時費力，要求分析人員至少有兩三年的實際經驗，而且無法解決大容量、與文本無關的聲紋數據快速篩選和排查的難題。

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

電力設備在帶電運行過程中，會產生可以表征設備本身狀態的特有的聲音及振動，并且這個聲音是該設備獨有的，該聲音還可以通過電聲學儀器所測量和分析，因此我們稱該聲音攜帶的表征電力設備運行狀態的特性為聲紋及振動。利用這一特性，將被檢測設備的檢測聲紋信息與正常的聲紋信息進行對比可以預判設備的工作狀況，實現在設備發生故障前提前預知和排除，避免因電力主設備的突然故障導致的異常電網斷電而引發的損失。因此，提供一種更為不需要高壓停電，方便，準確，的實時在線監測方法非常必要。

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

實施例1：

結合說明書的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，具有外殼體，所述外殼體包括通過相互可拆卸蓋合的殼體上蓋1和用于吸附在被檢測設備表面的殼體底座10，所述外殼體內腔由上而下依次設置有電池倉、主控倉和用于接收被檢測設備振動產生的聲紋旋渦倉；所述電池倉內設置有用于提供電源超級電容3，所述超級電容3與設置在主控倉內的主控板9電連接，所述主控板9包括有用于接收被檢測設備振動產生聲紋的振動檢測單元、用于分別采集環境噪音、監測裝置噪音和被檢測設備振動聲音的聲音采集單元，以及對振動檢測單元和聲音采集單元分別獲取的多條聲紋信息進行匹配處理的處理單元，以及與所述處理單元連接分別用于將處理單元處理后的聲紋信息w進行存儲的存儲單元和用于將所述聲紋信息w進行發送的信號發射單元。所述處理單元采用nordic52840armcortex-m432位處理器，內嵌藍牙5.0協議棧，所述無線發射模塊采用e103-w02且內置tic3200工業級wifi模塊，所述超級電容3采用sl1520，鋰亞電池采用er14335電池。