声纹识别

        声纹识别技术是一种通过提取人声音信号的特征来判断说话人的方法，它通过提取不同说话人声音信号的特征向量组成特征向量库，进而比较特征向量相似度来确定说话人身份。在工业领域，声纹技术同样适用，机械设备在运行时会发出声音，声音包含了设备大量状态信息，当设备出现故障后其声纹信号也会相应发生改变，一直以来，人们多把设备发出的异常声纹特征均视为噪声而忽略了其研究价值。声纹信号的获取不一定要接触设备，使得采用声纹信号进行故障识别具有传感器布置灵活、装置简单、对设备影响小、测量简单快捷等特点，适合于一些复杂场合结构的机械设备故障识别。
        声纹检测是通过麦克风传感器和数采采集器进行声纹信号的采集和分析。声纹识别模型主要包括特征提取和模式识别两部分，其中，特征提取对识别率有较大影响。以现有 MFCC 特征向量为依据，常用的设备声纹识别方法识别流程如下图所示。

        具体而言，首先对设备噪声信号进行预处理，然后提取 MFCC 特征向量，进而对特征向量进行加权 优化并用主成分分析(Principal component analysis，PCA)算法降低其维数，最后应用 VQ 算法建立设备声纹识别模型库，实现设备工况的有效识别。