一种用于变压器本体的广域声纹压缩采集方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种用于变压器本体的广域声纹压缩采集方法及系统，方法包括响应于获取到的声音样本，对声音样本转入到频域中进行解析和标准声音曲线剔除并对声域声音曲线进行定位，根据发声位置对筛选样本组中的声音曲线进行分组；将一个标准声音样本组中的声音曲线转入到时域中进行合成，得到分析声音曲线；确定分析声音曲线上的重复段以及重复段的出现频率；统计重复段中的异常声音曲线数量以及使用异常声音曲线生成基于发声位置的异常特征声音曲线

【技术实现步骤摘要】
一种用于变压器本体的广域声纹压缩采集方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其是涉及一种用于变压器本体的广域声纹压缩采集方法及系统
。

技术介绍

[0002]目前变压器声学诊断方法主要为：噪声诊断法
、
超声诊断方法
。
噪声诊断法利用设备发出的噪声进行故障诊断
。
当设备的零件或部件由于磨损
、
老化等原因状态发生变化后，其声信号的特性也会相应发生变化
。
通过监测这些特征能够对设备的状态进行评价，及时发现故障
。
[0003]噪声诊断法可以借助声音采集终端实现全天候无人监控，具有更强的实用性，同时随着
MEMS
技术的发展，声音采集终端在小型化和高精度化方面取得长足进步
。
[0004]但是在声音识别方面，还需要进一步研究，具体原因是声音模型库的建立滞后于数据采集，导致在对比过程中无法实现精确比对，同时对于已知的声音模型，当变压器的尺寸和内部结构等参数变化后，也会导致比对结果的不准确
。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种用于变压器本体的广域声纹压缩采集方法及系统，通过在采集过程中引入位置判定和异常判定的方式来发现变压器本体可能存在的故障，这种判定不再依托于完善的声音模型库，具有更加准确的判定结果
。
[0006]本专利技术的上述目的是通过以下技术方案得以实现的：第一方面，本专利技术提供了一种用于变压器本体的广域声纹压缩采集方法，包括：响应于获取到的声音样本，对声音样本转入到频域中进行解析，得到声音样本组，声音样本组中包括多条声音曲线；将声音样本组中的标准声音曲线剔除，得到筛选样本组；对筛选样本组中的声音曲线进行定位，得到发声位置；根据发声位置对筛选样本组中的声音曲线进行分组，得到多个标准声音样本组，每一个标准声音样本组中的声音曲线均归属于同一个发声位置；将一个标准声音样本组中的声音曲线转入到时域中进行合成，得到分析声音曲线；确定分析声音曲线上的重复段以及重复段的出现频率；将出现频率符合要求的重复段转入到频域中进行解析，解析过程中将重复段分解为多个频率域，每一个频率域中大于等于设定比例的声音曲线的幅值趋于一致；统计重复段中的异常声音曲线数量；以及使用异常声音曲线生成基于发声位置的异常特征声音曲线
。
[0007]在第一方面的一种可能的实现方式中，声音样本来自于多个声音采集终端；对筛选样本组中的声音曲线进行定位，得到发声位置包括：
使用一个筛选样本组中的声音曲线进行定位，得到第一位置；以及将多个第一位置进行融合，得到发声位置
。
[0008]在第一方面的一种可能的实现方式中，当筛选样本组中的一个声音曲线仅与一个发声位置关联时，将该声音曲线记为标记声音曲线；根据频率将该标记声音曲线关联至另一个发声位置，标记声音曲线和与另一发声位置关联的声音曲线的频率相同，标记声音曲线的幅值小于与另一发声位置关联的声音曲线的幅值
。
[0009]在第一方面的一种可能的实现方式中，确定分析声音曲线上的重复段包括：将分析声音曲线顺序分为多个子分析声音曲线；将每一个子分析声音曲线均转入到频域中进行分解，得到多个参数组，每个参数组包括频率
、
幅值和数量；比较任意两个参数组的相似度；以及在两个参数组的相似度数值大于第一参考数值时，将这两个参数组对应的子分析声音曲线标记为重复段
。
[0010]在第一方面的一种可能的实现方式中，当两个参数组的相似度数值小于等于第一参考数值且大于第二参考数值时，调整两个参数组对应的子分析声音曲线的长度并重复确定分析声音曲线上的重复段的过程
。
[0011]在第一方面的一种可能的实现方式中，调整包括改变子分析声音曲线的长度和
/
或移动子分析声音曲线的划分位置
。
[0012]在第一方面的一种可能的实现方式中，解析过程中将重复段分解为多个频率域包括：将经过解析得到的重复段中的频率根据频率值的大小进行排序；以及将经过排序的频率值根据聚集度进行分组，得到多个频率域；其中，位于两个相邻的频率域之间的频率值全部划分至相邻的前一个或者后一个频率域
。
[0013]第二方面，本专利技术提供了一种用于变压器本体的广域声纹压缩采集装置，包括：解析单元，用于响应于获取到的声音样本，对声音样本转入到频域中进行解析，得到声音样本组，声音样本组中包括多条声音曲线；剔除单元，用于将声音样本组中的标准声音曲线剔除，得到筛选样本组；第一定位单元，用于对筛选样本组中的声音曲线进行定位，得到发声位置；第一分组单元，用于根据发声位置对筛选样本组中的声音曲线进行分组，得到多个标准声音样本组，每一个标准声音样本组中的声音曲线均归属于同一个发声位置；第一合成单元，用于将一个标准声音样本组中的声音曲线转入到时域中进行合成，得到分析声音曲线；处理单元，用于确定分析声音曲线上的重复段以及重复段的出现频率；第二分组单元，用于将出现频率符合要求的重复段转入到频域中进行解析，解析过程中将重复段分解为多个频率域，每一个频率域中大于等于设定比例的声音曲线的幅值趋于一致；统计单元，用于统计重复段中的异常声音曲线数量；以及
第二合成单元，用于使用异常声音曲线生成基于发声位置的异常特征声音曲线
。
[0014]第三方面，本专利技术提供了一种用于变压器本体的广域声纹压缩采集系统，所述系统包括：一个或多个存储器，用于存储指令；以及一个或多个处理器，用于从所述存储器中调用并运行所述指令，执行如第一方面及第一方面任意可能的实现方式中所述的方法
。
[0015]第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括：程序，当所述程序被处理器运行时，如第一方面及第一方面任意可能的实现方式中所述的方法被执行
。
[0016]第五方面，本专利技术提供了一种计算机程序产品，包括程序指令，当所述程序指令被计算设备运行时，如第一方面及第一方面任意可能的实现方式中所述的方法被执行
。
[0017]第六方面，本专利技术提供了一种芯片系统，该芯片系统包括处理器，用于实现上述各方面中所涉及的功能，例如，生成，接收，发送，或处理上述方法中所涉及的数据和
/
或信息
。
[0018]该芯片系统，可以由芯片构成，也可以包括芯片和其他分立器件
。
[0019]在一种可能的设计中，该芯片系统还包括存储器，该存储器，用于保存必要的程序指令和数据
。
该处理器和该存储器可以解耦，分别设置在不同的设备上，通过有线或者无线的方式连接，或者处理器和该存储器也可以耦合在同一个设备上
。
[0020]本专利技术与现有技术相比具备以下有益效果：本专利技术提供的用于变压器本体的广域声纹压缩采集方法及系统，会首先对收集到的声音曲线进行剔除处理，剔除的目的是去除掉变压器本体在正常工作过程中产生本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于变压器本体的广域声纹压缩采集方法，其特征在于，包括：响应于获取到的声音样本，对声音样本转入到频域中进行解析，得到声音样本组，声音样本组中包括多条声音曲线；将声音样本组中的标准声音曲线剔除，得到筛选样本组；对筛选样本组中的声音曲线进行定位，得到发声位置；根据发声位置对筛选样本组中的声音曲线进行分组，得到多个标准声音样本组，每一个标准声音样本组中的声音曲线均归属于同一个发声位置；将一个标准声音样本组中的声音曲线转入到时域中进行合成，得到分析声音曲线；确定分析声音曲线上的重复段以及重复段的出现频率；将出现频率符合要求的重复段转入到频域中进行解析，解析过程中将重复段分解为多个频率域，每一个频率域中大于等于设定比例的声音曲线的幅值趋于一致；统计重复段中的异常声音曲线数量；以及使用异常声音曲线生成基于发声位置的异常特征声音曲线
。2.
根据权利要求1所述的用于变压器本体的广域声纹压缩采集方法，其特征在于，声音样本来自于多个声音采集终端；对筛选样本组中的声音曲线进行定位，得到发声位置包括：使用一个筛选样本组中的声音曲线进行定位，得到第一位置；以及将多个第一位置进行融合，得到发声位置
。3.
根据权利要求2所述的用于变压器本体的广域声纹压缩采集方法，其特征在于，当筛选样本组中的一个声音曲线仅与一个发声位置关联时，将该声音曲线记为标记声音曲线；根据频率将该标记声音曲线关联至另一个发声位置，标记声音曲线和与另一发声位置关联的声音曲线的频率相同，标记声音曲线的幅值小于与另一发声位置关联的声音曲线的幅值
。4.
根据权利要求1至3中任意一项所述的用于变压器本体的广域声纹压缩采集方法，其特征在于，确定分析声音曲线上的重复段包括：将分析声音曲线顺序分为多个子分析声音曲线；将每一个子分析声音曲线均转入到频域中进行分解，得到多个参数组，每个参数组包括频率
、
幅值和数量；比较任意两个参数组的相似度；以及在两个参数组的相似度数值大于第一参考数值时，将这两个参数组对应的子分析声音曲线标记为重复段
。5.
根据权利要求4所述的用于变压器本体的广域声纹压缩采集方法，其特征在于，当两个参数组的相似度数值小于等于第一参考数值且大于第二参考数值...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雍赟，杨东平，吕泽鹏，王志平，尉镔，宋宏源，李涛，魏志成，许鹏，白跃昌，武兆亮，杨恺晋，张臻伟，闫丽婷，梁灏，胡庆娟，冯俊杰，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司超高压变电分公司，
类型：发明
国别省市：