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,数据属性、属性参数及故障阈值,声纹识别系统,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,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。
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---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,走行部声纹识别系统公司,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
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。
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