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从电力设备的声纹信号中提取特征量判别运行状态，其优势在于实现了非接触式检测。加上传感器布置方式比较灵活成本低，采集信号时不产生电磁信号，不会干扰设备的正常运行。
传统的声纹收集设备是基于单个麦克风的噪声采集系统，用单个声音传感器采集电力设备运行的声音，不可避免地会受到背景噪声、外界干扰噪声；同时拾音范围有限且目标声音信号质量不高，不能聚焦研究对象本身的声纹特征。
紧凑轻巧的设计，标准清晰的接口，使得传感器能轻松部署到机器人、无人机等移动平台，也能方便的融入现有的视频、红外、紫外、局放等监测系统
传感器部署方式多样，串并联方式可灵活组合，一个采集平台最多可支持8个声纹传感器。不但可以降低现在施工走线的复杂度，多个声纹传感器之间声音信息还可精确同步，构建大型分布式声阵列，用于感知全局声场信息，提高声纹识别的准确率，降低误判率。
结合声纹监测云平台，在有效获取异常声纹信号的同时，还可对数据进行统计分析和故障特征提取，构建声纹数据库，用于算法和模型的迭代优化。实现电网设备运行的智能辅助决策，降低故障发生概率，缩短故障处理和应急抢修时间，为电网安全稳定运行提供坚强保障。
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