聲紋識別

        聲紋識別技術是一種通過提取人聲音信號的特征來判斷說話人的方法，它通過提取不同說話人聲音信號的特征向量組成特征向量庫，進而比較特征向量相似度來確定說話人身份。在工業領域，聲紋技術同樣適用，機械設備在運行時會發出聲音，聲音包含了設備大量狀態信息，當設備出現故障后其聲紋信號也會相應發生改變，一直以來，人們多把設備發出的異常聲紋特征均視為噪聲而忽略了其研究價值。聲紋信號的獲取不一定要接觸設備，使得采用聲紋信號進行故障識別具有傳感器布置靈活、裝置簡單、對設備影響小、測量簡單快捷等特點，適合于一些復雜場合結構的機械設備故障識別。
        聲紋檢測是通過麥克風傳感器和數采采集器進行聲紋信號的采集和分析。聲紋識別模型主要包括特征提取和模式識別兩部分，其中，特征提取對識別率有較大影響。以現有 MFCC 特征向量為依據，常用的設備聲紋識別方法識別流程如下圖所示。

        具體而言，首先對設備噪聲信號進行預處理，然后提取 MFCC 特征向量，進而對特征向量進行加權 優化并用主成分分析(Principal component analysis，PCA)算法降低其維數，最后應用 VQ 算法建立設備聲紋識別模型庫，實現設備工況的有效識別。