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淺談聲紋自動識別系統

聲紋是人體生物特征中的重要組成部分,大量已破和未破的案件,均能提取嫌疑人語音資料。如果其中一部分能夠通過聲紋識別技術,對嫌疑人進行快速比對排查,就能夠大大提高案件的偵破效率。

聲紋識別分為兩大類,一類是內容理解,一類為說話人識別。內容理解包括把語音轉換為文字、行為等等,說話人識別則是根據聲音識別說話人是誰,而不關注具體語音的內容。公司的聲紋自動識別系統關注的就是第二類:確定說話人是誰,也就是身份鑒別功能。












智能運維之電力設備聲紋在線監測

聲紋識別技術是的提取說話特征來判斷說話人的方法,它通過提取不同說話人聲音信號的特征向量組成特征向量庫,進而比較特征向量相似度來確定說話人身份。

由于運行中的變壓器噪聲信號蘊含著豐富的設備信息,且與變壓器結構、運行狀態等密切相關,因此可將聲 紋識別技術應用于變壓器噪聲識別,對復雜的噪聲機理進行有效分析 并識別出不同的設備狀態,為變壓器狀態監測提供依據。




基于聲紋識別的電力設備在線監測方法及系統與流程

本發明提供了一種基于聲紋識別的電力設備在線監測方法,包括如下步驟:采集預先設置的至少一個拾音器中的數據流和預先設置的至少一個第二拾音器中的數據流;

一所述拾音器與一變壓器接,用于采集變壓器音頻數據,一所述第二拾音器與一電抗器接,用于采集電抗器音頻數據;

建立所述至少一個拾音器包括數據流和對應數據流節點與所述至少一個第二拾音器包括數據流和對應數據流節點以及數據服務器原始數據連接關系;

確定存在所建立的拾音器包括數據流和對應數據流節點與所述至少一個第二拾音器包括數據流和對應數據流節點以及數據服務器原始數據連接關系是都匹配;

輸出匹配結果。

基于聲紋識別的電力設備在線監測方法及系統與流程

其中,數據服務器原始數據包括不同特征屬性(負載、電壓等級、季節)的變壓器(電抗器)音頻數據,不同特征活動(放電、介質沸騰、繞組松動、鐵芯松動)對應的變壓器(電抗器)的音頻數據;不同環境噪聲下(鳴笛、鳥叫、雷聲、雨聲)對應的變壓器(電抗器)的音頻數據;

不同電力設備(變壓器、電抗器、gis設備)不同狀態(在線、離線)事件識別;

數據服務器數據存儲,通過改進現有關系型數據庫、redis數據結構服務器以及分布式數據庫存儲技術,融合可靠的分布式文件系統(hdfs)、大數據去冗余及低成本的大數據存儲技術,完成大數據的存儲,建立相應的電力設備音頻語料的索引,為分析處理等服務提供數據保障。





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