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，轨道交通声纹识别系统公司，获取目标电力设备的数据流节点，数据属性、属性参数及故障阈值，包括如下步骤：
获取拾音器或第二拾音器采集的音频数据流；
抽取所述待处理音频数据流中包括的目标实体的预定义参数的属性值；
根据抽取出的属性值，建立对应目标实体的音频数据属性参数集。所述电力设备包括变压器，电抗器和gis设备；
作为上述方案的进一步优化，山西轨道交通声纹识别系统，获取针对所述至少一个拾音器采集的数据流与所述至少一个拾音器采集数据流的风险特征信息；确定所述至少一个拾音器采集的数据流或所述至少一个拾音器采集的数据流中与所述风险特征信息的相似度超过预设阈值的数据流节点组，输出所述数据流节点组的信息。
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。
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，轨道交通声纹识别系统报价，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，轨道交通声纹识别系统价格，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。
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