在火力发电厂，设备的稳定运行直接关系到发电效率和生产安全。但传统的设备监测方式往往难以提前发现潜在故障，常常是故障发生后才进行维修，不仅会造成计划外停机，还可能引发灾难性事故和连带损坏，维修成本也居高不下。而火力发电厂设备智能声纹监测系统 HIZ-GE-HSW的出现，为解决这一难题提供了有效方案。
完善的系统架构
智能声纹监测系统 HIZ-GE-HSW架构清晰，由数据获取、特征提取、状态监测、健康评估、故障预测、维修决策与闭环控制 7 大功能模块组成，各模块协同工作，形成一个完整的监测闭环。系统包含骨传导声纹传感器、自主研发的以音搜音引擎（包含主控、接入、检索、训练单元）等核心部件。骨传导声纹传感器负责采集设备运行过程中的声纹信息，这些信息被传输至以音搜音引擎后，引擎会进行音频建模、样本追加等处理，从而实现对设备状态的精准监测与分析。
领先的核心技术
声纹监控系统采用基于小样本学习的一系列核心技术，展现出独特的优势。其中，不限语种的以音搜音算法、不限对象的工况自动学习算法，让系统在不同场景下都能灵活应用；跨信道多目标音频清分系统能有效处理复杂的音频环境；小样本及单样本建模技术、开集小样本声纹检索算法则大大降低了训练成本和部署周期，在跨信道处理和小语种处理方面表现出色。
产品功能
系统能对火力发电厂设备进行实时监测，借助骨传导声纹传感器精准采集设备运行的声纹信息。它对早期隐患极为敏感，可自适应建模并不断完善模型，逐渐逼近设备真实状态，实现早期故障预警和自主研判。当监测到异常时，系统会分级告警，及时通知运维人员，以便他们迅速采取措施。
