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摘要
为实现变电站设备的无接触状态预警，提出了基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)线性分类的变电站声纹检测模型。文中基于变电站声纹的先验信息，采用梅尔滤波器降维提取变电设备的声纹特征；并将二元假设检测问题转化为高维SVM分类，有效提高了变电设备故障声纹检测的鲁棒性。考虑算法实时性，研究了梅尔滤波器输出维数与SVM线性核函数的对应关系，并进一步降低高频输出分量。变电站实测声纹数据表明：文中算法能有效检测故障声纹且运算量降低了26.4%。
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单位河海大学; 国电南瑞科技股份有限公司; 中国电子科技集团公司第五十四研究所
