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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。
浅谈声纹自动识别系统
案件
1.支持案件信息录入。案件信息包括:案件号码、发案日期、接警日期、接警单位、日期、单位。
2.支持数据通过文件、网络导入到系统当中。
3.对于所有的案件信息项,支持或者模糊的检索。
4.支持对于已经录入案件信息的编辑、修改操作。
5.支持对于案件详细信息的展示。
6.每个案件可以有多个声纹数据。
基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
本技术涉及一种电力设备监测方法,尤其涉及一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统。
背景技术:
变压器(电抗器)运行状态监测方式主要有人工走查、传感器监测和计算机视觉三种方式;而对于变压器(电抗器)运行过程中产生的声音数据(包含运行状态、故障原因等声纹信息),主要是巡检人员凭经验判断是否正常,缺少智能化的监测手段。主要存在以下几个方面的需求:
缺少变压器(电抗器)音频实时采集和传输的设备:目前变压器(电抗器)的监测主要是区域、温度监测、负载等方面的监测,缺少对变压器(电抗器)音频数据的采集和监测的设备;
变压器(电抗器)内部故障诊断的方式匮乏:当变压器(电抗器)出现放电、介质沸腾、绕组松动、铁芯松动等内部故障时,会伴随音频的变化,但是目前只能通过运维人员凭经验判断,存在主观经验错误和监测不及时等问题;
为了掌握变压器(电抗器)实时运行情况、及时发现故障设备,并做出科学的决策和处理,有必要研究一种无人值守的变压器(电抗器)音频监控新方法。
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
实施例1:
结合说明书的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,具有外壳体,所述外壳体包括通过相互可拆卸盖合的壳体上盖1和用于吸附在被检测设备表面的壳体底座10,所述外壳体内腔由上而下依次设置有电池仓、主控仓和用于接收被检测设备振动产生的声纹旋涡仓;所述电池仓内设置有用于提供电源超级电容3,所述超级电容3与设置在主控仓内的主控板9电连接,所述主控板9包括有用于接收被检测设备振动产生声纹的振动检测单元、用于分别采集环境噪音、监测装置噪音和被检测设备振动声音的声音采集单元,以及对振动检测单元和声音采集单元分别获取的多条声纹信息进行匹配处理的处理单元,以及与所述处理单元连接分别用于将处理单元处理后的声纹信息w进行存储的存储单元和用于将所述声纹信息w进行发送的信号发射单元。所述处理单元采用nordic52840armcortex-m432位处理器,内嵌蓝牙5.0协议栈,所述无线发射模块采用e103-w02且内置tic3200工业级wifi模块,所述超级电容3采用sl1520,锂亚电池采用er14335电池。
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