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北京康華永高智能科技有限公司

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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。











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。





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

優選地,所述漩渦倉是通過螺釘將所述主控板固定在沿殼體底座內壁的多個呈圓周均勻設置的安裝座上形成的密閉空間。

優選地,所述聲音采集單元包括設置在殼體底座外壁用于采集環境噪音的麥克風a,設置在主控倉內用于檢測監測裝置噪音的麥克風b和設置在漩渦倉內用于檢測被檢測設備振動聲音的麥克風c;所述振動檢測單元包括用于作為調校基準的mems3軸數字加速度傳感器和用于作為振動檢測的mems單軸,帶寬11khz的模擬加速度傳感器。

具體地,再一步優選設置,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。

相對于現有技術而言,由于電力設備的檢測設備比較傳統,目前檢測設備都集中在事故發生后,主要用于事故后故障發生原因分析。本申請聲紋及振動聯合在線監測裝置,可以預知,預警電網設備可能故障。





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