一种用于变压器的声纹识别系统的制作方法

本发明属于变压器检测领域，涉及人工智能声纹识别技术，具体是一种用于变压器的声纹识别系统。

背景技术：

1、电力变压器运行故障是导致系统大面积停电的关键原因，开展智能运检是保障电力变压器安全运行的有效手段。

2、现今电力网线上的管理人员也越来越少，加上技术经验不足，致使挂网的产品从来不去检修，运行正常不正常更是无人知晓，完全是非自动化设备在按全自动化设备在处理，因此整个市场亟需更加精确化、智能化的故障识别及维护方式。

3、因此本发明提出一种用于变压器的声纹识别系统。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种用于变压器的声纹识别系统，解决了现今电力网线上的管理人员少且经验不足，导致变压器故障检测不精准和维修不及时的问题。

2、为实现上述目的，本申请提供了一种用于变压器的声纹识别系统，包括：声纹采集模块、数据处理模块、声纹特征提取模块、声纹识别模块、云端应用平台；

3、所述声纹采集模块用于实时采集变压器声纹数据，发送至声纹特征提取模块；

4、所述数据处理模块用于对采集的变压器声纹数据进行处理，发送至数据处理模块；

5、所述声纹特征提取模块用于对预处理好的数据进行声纹特征提取和分析；

6、若提取的声纹特征相似度小于相似度阈值，则显示异常，并将异常声纹特征发送至声纹识别模块；

7、所述声纹识别模块用于识别变压器的异常类别，并将异常类型发送至云端应用平台；

8、所述云端应用平台用于实时监测变压器的运行状态,对出现的故障隐患进行预警。

9、进一步地，声纹采集装置还包括位置获取模块，所述位置获取模块用于获取变压器的位置信息并发送至云端应用平台。

10、进一步地，所述数据处理模块用于对采集的变压器声纹数据进行处理：

11、每隔t时间对变压器声纹数据进行预处理，提取每段声纹数据的梅尔频谱图，再将梅尔频谱图转为rgb图像，作为预处理好的声纹数据，发送至声纹特征提取模块。

12、进一步地，所述声纹特征提取模块用于对预处理好的数据进行声纹特征提取和分析，包括：

13、所述声纹特征提取模块已存储正常声纹库特征，将提取的声纹特征与正常声纹特征库进行匹配，通过相似性度量方法，来判断声纹特征之间的相似程度，并设置相似度阈值。

14、进一步地，所述声纹特征提取模块用于对预处理好的数据进行声纹特征提取和分析，还包括：

15、若提取的声纹特相似度大于或等于相似度阈值，则显示正常，并发送正常信号至云端应用平台。

16、进一步地，声纹识别模块基于cnn神经网络模型建立，包括以下步骤；

17、步骤s1：声纹识别模块预先收集异常声纹样本数据，并进行预处理和特征提取，将其处理后的数据分为训练数据集和验证数据集；

18、其中，将每个异常声纹样本标注其对应的异常类别标签；

19、步骤s2：将预处理后的声纹样本和对应的标签输入到cnn神经网络中进行训练；

20、步骤s3：当预测准确率达到95％及以上，停止训练，将训练好的cnn神经网络模型部署到实际环境中，用于实时的异常声纹识别。

21、进一步地，当出现新的异常声纹样本时，将其输入至cnn神经网络模型中，对现有模型进行训练、迭代、优化更新模型库。

22、进一步地，云端应用平台包括用户主页单元、声纹样本库管理单元、算法模型库管理单元、维护管理单元、统计分析单元。

23、进一步地，用户主页单元展示用户所在区域端变电站位置，以及变电站声纹监测结果，以及声纹采集装置运行状态，并立即派相应工作人员对出现故障的变压器进行维修。

24、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

25、本发明的声纹采集模块用于实时采集变压器声纹数据，数据处理模块用于对采集的变压器声纹数据进行处理，声纹特征提取模块用于对预处理好的数据进行声纹特征提取和分析，声纹识别模块用于识别变压器的异常类别，云端应用平台实时监测变压器的运行状态,对出现的故障隐患进行预警；通过人工智能声纹识别技术检测变压器的异常运行状态，明显改善了人为判断不精准，同时还可以减少人工成本以实现智能化管理，有效提高设备的使用寿命。

技术特征：

1.一种用于变压器的声纹识别系统，其特征在于，包括：声纹采集模块、数据处理模块、声纹特征提取模块、声纹识别模块、云端应用平台；

2.如权利要求1所述的一种用于变压器的声纹识别系统，其特征在于，声纹采集装置还包括位置获取模块，所述位置获取模块用于获取变压器的位置信息并发送至云端应用平台。

3.如权利要求1所述的一种用于变压器的声纹识别系统，其特征在于，所述数据处理模块用于对采集的变压器声纹数据进行处理：

4.如权利要求1所述的一种用于变压器的声纹识别系统，其特征在于，所述声纹特征提取模块用于对预处理好的数据进行声纹特征提取和分析，包括：

5.如权利要求1所述的一种用于变压器的声纹识别系统，其特征在于，所述声纹特征提取模块用于对预处理好的数据进行声纹特征提取和分析，还包括：

6.如权利要求1所述的一种用于变压器的声纹识别系统，其特征在于，声纹识别模块基于cnn神经网络模型建立，包括以下步骤；

7.如权利要求1所述的一种用于变压器的声纹识别系统，其特征在于，当出现新的异常声纹样本时，将其输入至cnn神经网络模型中，对现有模型进行训练、迭代、优化更新模型库。

8.如权利要求1述的一种用于变压器的声纹识别系统，其特征在于，云端应用平台包括用户主页单元、声纹样本库管理单元、算法模型库管理单元、维护管理单元、统计分析单元。

9.如权利要求8述的一种用于变压器的声纹识别系统，其特征在于，用户主页单元展示用户所在区域端变电站位置，以及变电站声纹监测结果，以及声纹采集装置运行状态，并立即派相应工作人员对出现故障的变压器进行维修。

技术总结本发明公开了一种用于变压器的声纹识别系统，涉及人工智能声纹识别技术领域，解决了现今电力网线上的管理人员少且经验不足，导致变压器故障检测不精准和维修不及时的技术问题；所述方法包括：声纹采集模块实时采集变压器声纹数据；数据处理模块对采集的变压器声纹数据进行处理；声纹特征提取模块对预处理好的数据进行声纹特征提取和分析；若提取的声纹特征相似度小于相似度阈值，则显示异常，并将异常声纹特征发送至声纹识别模块；声纹识别模块用于识别变压器的异常类别；云端应用平台用于实时监测变压器的运行状态,对出现的故障隐患进行预警；实现了故障的精准预测和实时预警的功能。技术研发人员：黄锦程受保护的技术使用者：安徽星物泛智科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/1/15