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
AI智能声学声纹监测系统报价
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。
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
本发明还公开了一种基于声纹识别的电力设备在线监测系统，
至少一个拾音器，与一个在用变压器电性连接，用于采集变压器音频数据；
至少一个第二拾音器，与一个在用电抗器电性连接，用于采集变压器音频数据；
音频数据服务器，与至少一个拾音器或至少一个第二拾音器电性连接，用于存储所述至少一个拾音器或所述至少一个第二拾音器采集的音频数据；
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