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，打造了中国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、快速自动化检索和识别。
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，湖南皮带声纹在线监测系统，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，皮带声纹在线监测系统报价，不会影响其工作状态，皮带声纹在线监测系统多少钱，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
本发明提供了一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法，皮带声纹在线监测系统公司，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。
基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
其中，数据服务器原始数据包括不同特征属性(负载、电压等级、季节)的变压器(电抗器)音频数据，不同特征活动(放电、介质沸腾、绕组松动、铁芯松动)对应的变压器(电抗器)的音频数据；不同环境噪声下(鸣笛、鸟叫、雷声、雨声)对应的变压器(电抗器)的音频数据；
不同电力设备(变压器、电抗器、gis设备)不同状态(在线、离线)事件识别；
数据服务器数据存储，通过改进现有关系型数据库、redis数据结构服务器以及分布式数据库存储技术，融合可靠的分布式文件系统(hdfs)、大数据去冗余及低成本的大数据存储技术，完成大数据的存储，建立相应的电力设备音频语料的索引，为分析处理等服务提供数据保障。
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