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浅谈声纹自动识别系统

声纹自动识别技术已经在我们的日常生活中广泛应用，例如语音的文字录入、门禁等等。当前，声纹自动识别在、安全领域的应用就是黑名单检测，但是在刑侦领域的身份鉴别功能还是空白。的原因就是之前声纹自动识别算法度还未达到足够高的程度，不能够达到实战的要求，同时系统应用厂家也无力开发声纹自动识别系统。

国内近些年一直沿用的声纹识别是人工图谱分析方法，费时费力，要求分析人员至少有两三年的实际经验，而且无法解决大容量、与文本无关的声纹数据快速筛选和排查的难题。

基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程

作为上述方案的进一步优化，所述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，包括：根据预先设置于数据服务器内的原始数据流包括数据流节点和属性，与所述拾音器采集的数据流和对应数据流节点及属性，以及与所述第二拾音器采集的数据流和对应数据流节点及属性间的对应关系，建立所述至少一个拾音器中的数据流和对应数据流节点及属性以及所述至少一个第二拾音器中的数据流和对应数据流节点与数据服务器内原始数据连接关系。

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低于呈“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了集成化的实现，这相对于现有技术而言具有明显意义上的进步。虽然本发明中所采用的包括信号发射单元、处理单元、振动检测单元和声音采集单元在内的硬件是通过市售现有型号产品实现，但是上述整体的系统结构和处理方法在电力主设备的缺陷检测当中，尚属首例。充分利用物体固有的声纹信息进行判定具有极高的判定精度，且本发明创造性的采用了三通道声音采集进行交叉对比，剔除环境噪音影响，能够获得准确的设备声纹信息，从而为的缺陷判别提供了良好条件。

优选地，所述壳体底座下部设置有多个吸附机构，以及用于将被检测设备振动传递到所述漩涡仓内进行检测的导杆。所述吸附机构优选采用磁铁。作为本领域普通技术人员而言应当理解，所述吸附机构是用于将本申请所述监测装置牢固的附着在被检测设备上的机构，由于电力主设备几乎都能够找到被磁铁吸附的区域，因此将吸附机构设置为磁铁具有实用性和广泛性。但是，亦可以采用其他吸附方式实现，磁铁并非实现的方式，这不应对其造成限定。同时，需要注意的是，由于本发明需要检测振动，故而具有较好减震效果的吸附机构并不在本申请保护范围之列，这是有违本申请发明构思的，特此说明。