浅谈声纹自动识别系统

系统主要优势

1.系统具有业界的准确性

依托于中科院声学所的强大研发优势，海鑫与中科院声学所联合推出了全新的声纹自动识别系统。其所用的算法，在历次国内和国际的评测中都取得了的成绩，其中获得了8次国内，5次国际的成绩。

2.可扩展的系统架构

从支持数十万人到支持数千万人的数据库，都只需一套软件。采用了创建的关系数据库+分布式文件系统的方式来处理大库容时候的数据存储的问题。

3.稳定、的并行比对架构

依托于海鑫多生物特征自动识别比对系统。海鑫声纹自动识别系统继承了其、稳定、健壮、扩展性高的特点。

4.简洁、易用的界面

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

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***。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+；

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。