【摘 要】
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通过对大型电力变压器（电抗器）声纹信号采集、处理与特征分析，提出了一种基于声纹识别技术的变压器工况检测方法及验证系统，实现对变压器工作状态的判断检测。首先，通过声纹采集传感器实地采集获取73组变压器音频，共约1800 min;其次，分别运用分段、分帧、加窗音频预处理方法对所采集的变压器声纹进行去噪处理；再次，综合运用能量特征、频率特征、梅尔频率倒谱系数、频率压缩方法提取变压器声纹特征并进行有效融合
【基金项目】
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国家电网公司科技项目（5200-201955095A-0-0-00）； 国家自然科学基金联合基金资助项目（U1866603）；
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通过对大型电力变压器（电抗器）声纹信号采集、处理与特征分析，提出了一种基于声纹识别技术的变压器工况检测方法及验证系统，实现对变压器工作状态的判断检测。首先，通过声纹采集传感器实地采集获取73组变压器音频，共约1800 min;其次，分别运用分段、分帧、加窗音频预处理方法对所采集的变压器声纹进行去噪处理；再次，综合运用能量特征、频率特征、梅尔频率倒谱系数、频率压缩方法提取变压器声纹特征并进行有效融合；最后，针对变压器工况声音由稳定工作状况发出的声音与不稳定的瞬时杂音加性叠加问题，提出一种基于余弦相似度算法实现声纹叠加的分离检测，同时建立一套变压器工况检测与验证分析系统。
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