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淺談聲紋自動識別系統

但是這一情況已經被打破。公司依托自主研發的多生物特征自動識別以及聲學研究所的相關技術,打造了中國的大規模聲紋自動識別系統軟件。后臺采用的語音識別技術,用13維美爾倒譜系數及其一階、二階和三階差分,合并起來構成一個52維的參數矢量用以描述該幀語音信號的頻譜特征。聲紋自動識別系統具有極高的識別準確率和群體識別的自動化,通過聲紋特征構建大規模數據庫,實現遠程、快速自動化檢索和識別。











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

具體實施方式

為使本申請實施例的目的、技術方案和優點更加清楚,下面將結合本申請實施例中的附圖,對本申請實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例是本申請一部分實施例,而不是全部的實施例。通常在此處附圖中描述和示出的本申請實施例的組件可以以各種不同的配置來布置和設計。

因此,以下對在附圖中提供的本申請的實施例的詳細描述并非旨在限制要求保護的本申請的范圍,而是僅僅表示本申請的選定實施例。基于本申請中的實施例,本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都屬于本申請保護的范圍。

應注意到:相似的標號和字母在下面的附圖中表示類似項,因此,一旦某一項在一個附圖中被定義,則在隨后的附圖中不需要對其進行進一步定義和解釋。





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。





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