浅谈声纹自动识别系统
但是这一情况已经被打破。公司依托自主研发的多生物特征自动识别以及声学研究所的相关技术，打造了的大规模声纹自动识别系统软件。后台采用的语音识别技术，用13维美尔倒谱系数及其一阶、二阶和三阶差分，合并起来构成一个52维的参数矢量用以描述该帧语音信号的频谱特征。声纹自动识别系统具有极高的识别准确率和群体识别的自动化，通过声纹特征构建大规模数据库，实现
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浅谈声纹自动识别系统
但是这一情况已经被打破。公司依托自主研发的多生物特征自动识别以及声学研究所的相关技术，打造了的大规模声纹自动识别系统软件。后台采用的语音识别技术，用13维美尔倒谱系数及其一阶、二阶和三阶差分，合并起来构成一个52维的参数矢量用以描述该帧语音信号的频谱特征。声纹自动识别系统具有极高的识别准确率和群体识别的自动化，通过声纹特征构建大规模数据库，实现远程、自动化检索和识别。
基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
导航定位模块，基于声成像设备，实时违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则对应的一个所述拾音器或者所述第二拾音器，与所述一个所述拾音器或者所述第二拾音器对应绑定通信的电力设备位置。
本发明还公开了一种设备，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理
器执行权利要求1-6任一所述的一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法。
本发明还公开了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，该程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法。
一种基于声纹及振动针对电力主设备的缺陷在线监测方法与流程
本发明涉及电力设备检测领域，尤其涉及对在役电力主设备进行缺陷检测的装置领域，具体涉及一种基于声纹及振动针对电力主设备的缺陷在线监测方法。
背景技术：
电力主设备的正常运行是保证整个电网正常运行，保证良好供电的必要前提。但是电力主设备一般都是在带电状态，不能采用常规方式对其进行检测，现有技术大多通过采集设备温度数据，进行间接判断，但是这种受环境影响较大，判断的准确性不高，参考意义不大。
所述在线监测装置，具有外壳体，所述外壳体包括通过相互可拆卸盖合的壳体上盖和用于吸附在被检测设备表面的壳体底座，所述外壳体内腔由上而下依次设置有电池仓、主控仓和用于接收被检测设备振动产生的声纹旋涡仓；所述电池仓内设置有用于提供电源超级电容，所述超级电容与设置在主控仓内的主控板电连接，所述主控板包括有用于接收被检测设备振动产生声纹的振动检测单元、用于分别采集环境噪音、监测装置噪音和被检测设备振动声音的声音采集单元，以及对振动检测单元和声音采集单元分别获取的多条声纹信息进行匹配处理的处理单元，以及与所述处理单元连接分别用于将处理单元处理后的声纹信息w进行存储的存储单元和用于将所述声纹信息w进行发送的信号发射单元。工作原理：在使用时，将壳体底座放置在被检测的电力设备的表面，监测稳固性是否良好，然后开启监测装置开关，检查指示灯是否正常亮起，当检查工作就绪后即可开始监测。声音采集单元和振动检测单元同时工作，分别将采集到的声纹信息和振动信息发送至处理单元进行处理，经处理后，将设备自身的声纹振动信息剔除后分别将处理后的声纹信息w存储在存储单元内，同时通过信号发射单元发送至后台服务器用于后续分析。所述声音采集单元能够对环境噪音、监测设备自身噪音和被检测电力设备发出的噪音分别采集再进行对比，用于剔除掉除了被检测设备发出的噪音意外的所有噪音，以实现对采集声纹的准确性控制，避免误判。
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