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。
变压器声纹分析在线监测系统
基于声纹技术的人工智能变压器在线分析监测系统是由上海锐测电子科技有限公司研发的一款面向电力行业采用的声纹识别技术，应用边缘计算机和人工智能等手段的科技产品，适用于变压器运行状态的监测和预警。
该产品利用麦克风阵列技术，对声音采集、声源定位、去混响、声音信号提取等工作，对声音无差别的采集和信号提取，确保原始声音的准确性。同时采用数理模型与机理模型相结合的方法，设备端集成多种变压器故障诊断算法和模型，实现了对变压器常见故障判断和预测性维护。且设备端具备一定的边缘计算能力，支持有线和无线通信方式。适用于恶劣的现场环境，具有防风、防尘、防水、防电磁干扰等特点，对现场油式和干式变压器故障监测，可安装在变压器附近。通过对变压器运行时声音状态的表现实时监测，实现及时故障上报，达到无人值守。
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。
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。
以上信息由专业从事煤矿声纹识别系统报价的海康威视于2025/6/30 7:53:47发布
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