AI智能聲紋識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格-海康威視-江蘇AI智能聲紋識(shí)別系統(tǒng)

一種基于聲紋及振動(dòng)針對(duì)電力主設(shè)備的缺陷在線監(jiān)測(cè)方法與流程

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決背景技術(shù)中提到的現(xiàn)有技術(shù)在帶電電力主設(shè)備上檢測(cè)存在的準(zhǔn)確度不高容易受到環(huán)境干擾導(dǎo)致檢測(cè)失真的問題，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于聲紋及振動(dòng)針對(duì)電力主設(shè)備的缺陷在線監(jiān)測(cè)方法及監(jiān)測(cè)裝置。用于克服現(xiàn)有檢測(cè)技術(shù)的不足，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、快捷、方便的檢測(cè)。本發(fā)明通過采集現(xiàn)場(chǎng)聲音和振動(dòng)采集并結(jié)合各種電力設(shè)備的特征對(duì)電力設(shè)備機(jī)械缺陷進(jìn)行定位。相較于現(xiàn)有技術(shù)具有的判定，且設(shè)備小，集成化高，利于檢測(cè)操作和攜帶。

為了達(dá)到上述目的，本申請(qǐng)所提供的監(jiān)測(cè)裝置所采用的技術(shù)方案為：

本發(fā)明還提供一種基于聲紋及振動(dòng)針對(duì)電力主設(shè)備的缺陷在線監(jiān)測(cè)方法具體是采用上述的監(jiān)測(cè)裝置實(shí)現(xiàn)，具體包含以下監(jiān)測(cè)步驟：振動(dòng)檢測(cè)單元將被檢測(cè)設(shè)備產(chǎn)生的振動(dòng)頻率進(jìn)行持續(xù)采集，獲得在采集持續(xù)時(shí)間周期t內(nèi)的振動(dòng)頻率，通過將上述周期t內(nèi)的振動(dòng)頻率轉(zhuǎn)換為頻率分布圖，獲取到周期t內(nèi)的振動(dòng)聲紋信息e；與上述步驟同時(shí)進(jìn)行的，在周期t內(nèi)聲音采集單元通過三路分別檢測(cè)環(huán)境噪音、監(jiān)測(cè)裝置自身噪音和被檢測(cè)設(shè)備發(fā)出的噪音的麥克風(fēng)a、麥克風(fēng)b、麥克風(fēng)c采集到的聲紋信息a、聲紋信息b、聲紋信息c；處理單元將聲紋信息c中包含有聲紋信息a和聲紋信息b中的信息剔除獲得聲紋信息d，再將聲紋信息d與聲紋信息e相匹配的信息提取獲得被檢測(cè)設(shè)備發(fā)出的聲紋信息w；利用信號(hào)發(fā)射單元將聲紋信息w發(fā)送到后臺(tái)服務(wù)器與現(xiàn)有電力設(shè)備缺陷類型對(duì)比獲取準(zhǔn)確的被檢測(cè)設(shè)備的缺陷情況以及缺陷類型。所述步驟s02中周期t選取值為3-5秒。

優(yōu)選地，所述步驟s04獲取聲紋信息d的過程中還包括對(duì)聲紋信息a、聲紋信息b和聲紋信息c進(jìn)行銳化的步驟；所述銳化步驟具體采用將需要銳化的聲紋信息a/b/c在同一頻率對(duì)應(yīng)的幅度值增大或者減小2-3％，形成與聲紋信息a/b/c對(duì)應(yīng)的銳化后的聲紋信息幅度帶聲紋信息a+/b+/c+；

基于聲紋識(shí)別的電力設(shè)備在線監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)與流程

導(dǎo)航定位模塊，基于聲成像設(shè)備，實(shí)時(shí)違反所述形成新的待測(cè)數(shù)據(jù)流的音頻數(shù)據(jù)規(guī)則對(duì)應(yīng)的一個(gè)所述拾音器或者所述第二拾音器，與所述一個(gè)所述拾音器或者所述第二拾音器對(duì)應(yīng)綁定通信的電力設(shè)備位置。

本發(fā)明還公開了一種設(shè)備，所述設(shè)備包括：

一個(gè)或多個(gè)處理器；

存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，

當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述一個(gè)或多個(gè)處理

器執(zhí)行權(quán)利要求1-6任一所述的一種基于聲紋識(shí)別的電力設(shè)備在線監(jiān)測(cè)方法。

本發(fā)明還公開了一種存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一所述的一種基于聲紋識(shí)別的電力設(shè)備在線監(jiān)測(cè)方法。

一種基于聲紋及振動(dòng)針對(duì)電力主設(shè)備的缺陷在線監(jiān)測(cè)方法與流程

獲取所述聲紋信息w的過程還包括對(duì)聲紋信息d和/或聲紋信息e進(jìn)行銳化的步驟；所述銳化步驟具體采用將需要銳化的聲紋信息d/e在同一頻率對(duì)應(yīng)的幅度值增大或者減小2-3％，形成與聲紋信息d/e對(duì)應(yīng)的銳化后的聲紋信息幅度帶聲紋信息d+/e+。

具體地，上述方法是通過將設(shè)備振動(dòng)和聲音信息相互比對(duì)形成雙層驗(yàn)證，從而剔除環(huán)境噪音以及其他通過麥克風(fēng)可以采集到的噪音，江蘇AI智能聲紋識(shí)別系統(tǒng)，獲得純凈的設(shè)備發(fā)出的固有聲音的聲紋信息，同時(shí)，通過并行采集設(shè)備的振動(dòng)信息進(jìn)行比對(duì)獲得準(zhǔn)確的設(shè)備固有的聲紋信息，避免了環(huán)境的干擾對(duì)檢測(cè)結(jié)果的消極影響，AI智能聲紋識(shí)別系統(tǒng)報(bào)價(jià)，從而達(dá)到判別的目的。所述的周期t可以認(rèn)為任意設(shè)置，設(shè)置周期t的目的是防止因采集的信息是離散的進(jìn)行對(duì)比導(dǎo)致對(duì)比的結(jié)果可能存在失真的可能，AI智能聲紋識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格，當(dāng)聲紋信息是持續(xù)的進(jìn)行對(duì)比，就相當(dāng)于呈“段”的數(shù)據(jù)相互比對(duì)匹配誤差會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于呈“點(diǎn)”的數(shù)據(jù)之間的相互比對(duì)產(chǎn)生的誤差，這就保證了檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。本申請(qǐng)?zhí)峁┑募苫谋O(jiān)測(cè)設(shè)備將上述方法進(jìn)行了集成化的實(shí)現(xiàn)，這相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)而言具有明顯意義上的進(jìn)步。雖然本發(fā)明中所采用的包括信號(hào)發(fā)射單元、處理單元、振動(dòng)檢測(cè)單元和聲音采集單元在內(nèi)的硬件是通過市售現(xiàn)有型號(hào)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)，但是上述整體的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和處理方法在電力主設(shè)備的缺陷檢測(cè)當(dāng)中，尚屬首例。充分利用物體固有的聲紋信息進(jìn)行判定具有極高的判定精度，且本發(fā)明創(chuàng)造性的采用了三通道聲音采集進(jìn)行交叉對(duì)比，剔除環(huán)境噪音影響，能夠獲得準(zhǔn)確的設(shè)備聲紋信息，從而為的缺陷判別提供了良好條件。

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