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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
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
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。
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
优选地，所述漩涡仓是通过螺钉将所述主控板固定在沿壳体底座内壁的多个呈圆周均匀设置的安装座上形成的密闭空间。
优选地，所述声音采集单元包括设置在壳体底座外壁用于采集环境噪音的麦克风a，设置在主控仓内用于检测监测装置噪音的麦克风b和设置在漩涡仓内用于检测被检测设备振动声音的麦克风c；所述振动检测单元包括用于作为调校基准的mems3轴数字加速度传感器和用于作为振动检测的mems单轴，带宽11khz的模拟加速度传感器。
具体地，再一步优选设置，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。
相对于现有技术而言，由于电力设备的检测设备比较传统，目前检测设备都集中在事故发生后，主要用于事故后故障发生原因分析。本申请声纹及振动联合在线监测装置，可以预知，预警电网设备可能故障。