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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。

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

电力设备在带电运行过程中，会产生可以表征设备本身状态的特有的声音及振动，并且这个声音是该设备独有的，该声音还可以通过电声学仪器所测量和分析，因此我们称该声音携带的表征电力设备运行状态的特性为声纹及振动。利用这一特性，将被检测设备的检测声纹信息与正常的声纹信息进行对比可以预判设备的工作状况，实现在设备发生故障前提前预知和排除，避免因电力主设备的突然故障导致的异常电网断电而引发的损失。因此，提供一种更为不需要高压停电，方便，准确，的实时在线监测方法非常必要。

技术实现要素：

为了解决背景技术中提到的现有技术在带电电力主设备上检测存在的准确度不高容易受到环境干扰导致检测失真的问题，本申请提供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及监测装置。用于克服现有检测技术的不足，实现准确、快捷、方便的检测。本发明通过采集现场声音和振动采集并结合各种电力设备的特征对电力设备机械缺陷进行定位。相较于现有技术具有的判定，且设备小，集成化高，利于检测操作和携带。

为了达到上述目的，本申请所提供的监测装置所采用的技术方案为：

本发明还提供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体是采用上述的监测装置实现，具体包含以下监测步骤：振动检测单元将被检测设备产生的振动频率进行持续采集，获得在采集持续时间周期t内的振动频率，通过将上述周期t内的振动频率转换为频率分布图，获取到周期t内的振动声纹信息e；与上述步骤同时进行的，在周期t内声音采集单元通过三路分别检测环境噪音、监测装置自身噪音和被检测设备发出的噪音的麦克风a、麦克风b、麦克风c采集到的声纹信息a、声纹信息b、声纹信息c；处理单元将声纹信息c中包含有声纹信息a和声纹信息b中的信息剔除获得声纹信息d，再将声纹信息d与声纹信息e相匹配的信息提取获得被检测设备发出的声纹信息w；利用信号发射单元将声纹信息w发送到后台服务器与现有电力设备缺陷类型对比获取准确的被检测设备的缺陷情况以及缺陷类型。所述步骤s02中周期t选取值为3-5秒。

优选地，所述步骤s04获取声纹信息d的过程中还包括对声纹信息a、声纹信息b和声纹信息c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a/b/c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a/b/c对应的锐化后的声纹信息幅度带声纹信息a+/b+/c+；

作为优选方案之一，所述电池仓包括设置在壳体上盖内的电池仓体所述电池仓体通过电池仓上盖形成用于容纳超级电容的空腔，所述空腔内还设置有用于作为备用电源与所述超级电容通过二极管并联供电的锂亚电池；即将锂亚电池与单向导通的二极管串联以后再与所述超级电容并联进行供电。所述超级电容通过设置在壳体上盖外侧的太阳能电池板充电。同时设置锂亚电池和超级电容的目的是防止因瞬时断电导致的数据丢失，在实际工作状态时超级电容作为主要的供电电源，锂亚电池是作为备用之选，当超级电容出现电能不足或者异常故障时，则锂亚电池实现电源的作用为主控板和信号发射单元进行供电。

为了实现结构的优化设计，提高装置的集成化，优选地，所述电池仓体的侧壁上安装有用于发射信号与所述信号发射单元连接的天线。

再进一步优选结构设计，所述天线上设置有天线卡条，所述天线卡条通过卡接在电池仓体上设置的天线卡槽进行固定。