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，获取目标电力设备的数据流节点，山东声纹在线监测系统价格，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，走行部声纹在线监测系统价格，电抗器和gis设备；

作为上述方案的进一步优化，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。

基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程

本技术涉及一种电力设备监测方法，AI智能声纹在线监测系统价格，尤其涉及一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统。

背景技术：

变压器(电抗器)运行状态监测方式主要有人工走查、传感器监测和计算机视觉三种方式；而对于变压器(电抗器)运行过程中产生的声音数据(包含运行状态、故障原因等声纹信息)，主要是巡检人员凭经验判断是否正常，缺少智能化的监测手段。主要存在以下几个方面的需求：

缺少变压器(电抗器)音频实时采集和传输的设备：目前变压器(电抗器)的监测主要是区域、温度监测、负载等方面的监测，缺少对变压器(电抗器)音频数据的采集和监测的设备；

变压器(电抗器)内部故障诊断的方式匮乏：当变压器(电抗器)出现放电、介质沸腾、绕组松动、铁芯松动等内部故障时，会伴随音频的变化，但是目前只能通过运维人员凭经验判断，存在主观经验错误和监测不及时等问题；

为了掌握变压器(电抗器)实时运行情况、及时发现故障设备，并做出科学的决策和处理，有必要研究一种无人值守的变压器(电抗器)音频监控新方法。

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

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