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
变压器振动声学声纹监测系统公司
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。
比对
四种比对任务类型
1.支持已知身份人员的声纹比对案件未知身份声纹（PL）。
对于那些重点未确定身份的声纹，我们可以采用这种方式进行比对。例如通过标准化信息采集的声纹传入声纹自动识别系统后，可以重点比对这些声纹以便确定身份。
2.支持已知身份人员的声纹相互比对（PP）。
此种比对主要是确定声纹的有效性。
3.支持未知身份人员的声纹比对已经身份人员的声纹（LT）。
当我们获得了一条未知身份的声纹之后，比对已经身份的声纹数据库，就可以确定此未知身份声纹的说话人身份。
4.支持未知身份人员的声纹相互比对（LL）。
主要目的是进行案件声纹的归并。支持与文字信息的关联检索。
基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
除说明书所述的技术特征外，其余技术特征为本领域技术人员的已知技术，为突出本发明的特点，其余技术特征在此不再赘述。
技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统，采集预先设置的至少一个拾音器中的数据流和预先设置的至少一个第二拾音器中的数据流。确定存在所建立的拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系是都匹配；输出匹配结果。与现有技术相比，本方提供的基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统，通过监测设备运行时的声音信号，对变压器运行状态进行在线监测.并且与变电站监控系统相配合，从多方面掌握设备实际运行情况，优化变电站系统的管理，对提高设备的检修效率、可靠性，延长设备使用寿命都有重要的现实意义。
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。
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