声纹识别技术是的提取说话特征来判断说话人的方法，电力设备声纹识别，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。
由于运行中的变压器噪声信号蕴含着丰富的设备信息，且与变压器结构、运行状态等密切相关，因此可将声 纹识别技术应用于变压器噪声识别，对复杂的噪声机理进行有效分析 并识别出不同的设备状态，为变压器状态监测提供依据。
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，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。
声纹自动识别技术已经在我们的日常生活中广泛应用，例如语音的文字录入、门禁等等。当前，声纹自动识别在、安全领域的应用就是黑名单检测，但是在---领域的身份鉴别功能还是空白。的原因就是之前声纹自动识别算法度还未达到足够高的程度，不能够达到实战的要求，同时系统应用厂家也无力开发声纹自动识别系统。
国内近些年一直沿用的声纹识别是人工图谱分析方法，费时费力，要求分析人员至少有两三年的实际经验，而且无法解决大容量、与文本无关的声纹数据快速筛选和---的难题。
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