浅谈声纹自动识别系统
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
智能声纹监测公司
浅谈声纹自动识别系统
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。
智能运维之电力设备声纹在线监测
电力设备运行的在线监测是保证可靠运行的重要技术手段。目前 有多种状态监测方法，但是这些方法常常采用的是接触检测技术，目前高压电力设备的运行状态监测方法不够成熟，现场环境复杂存在着广泛的电晕放电、开关动作产生的冲击以及相邻高压电气设备内部可能出现的局部放电等干扰源。而声纹状态监测技术的声纹信号的获得无须接触电力变压器，不会影响其工作状态，在高电压及强电磁场中也不会受到影响。
研发了一种基于声纹分析的声纹电力变压器监测系统基于 Cmfmc2.0 技术的跨信道声纹识别准确率 达到 99%以上，远超国内外同行的 40～60%。
基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
本发明提供了一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法，包括如下步骤：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；
一所述拾音器与一变压器接，用于采集变压器音频数据，一所述第二拾音器与一电抗器接，用于采集电抗器音频数据；
建立所述至少一个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；
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。
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
获取所述声纹信息w的过程还包括对声纹信息d和/或声纹信息e进行锐化的步骤；所述锐化步骤具体采用将需要锐化的声纹信息d/e在同一频率对应的幅度值增大或者减小2-3％，形成与声纹信息d/e对应的锐化后的声纹信息幅度带声纹信息d+/e+。
具体地，上述方法是通过将设备振动和声音信息相互比对形成双层验证，从而剔除环境噪音以及其他通过麦克风可以采集到的噪音，获得纯净的设备发出的固有声音的声纹信息，同时，通过并行采集设备的振动信息进行比对获得准确的设备固有的声纹信息，避免了环境的干扰对检测结果的消极影响，从而达到判别的目的。所述的周期t可以认为任意设置，设置周期t的目的是防止因采集的信息是离散的进行对比导致对比的结果可能存在失真的可能，当声纹信息是持续的进行对比，就相当于呈“段”的数据相互比对匹配误差会远远呈“点”的数据之间的相互比对产生的误差，这就保证了检测结果的准确性。本申请提供的集成化的监测设备将上述方法进行
