【摘 要】
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为提高换流站智能化水平，充分利用巡检机器人硬件能力，文中基于变压器声音信息提出一种直流偏磁声纹识别方法，该方法可以无需特定降噪算法应对瞬态和稳态噪声。首先，对变压器声音信号进行分析；其次，为提高有效声音信息权重，结合变压器声音信号特点，使用W-50FMCC特征来表征声音信息；再次，基于多头注意力机制和残差结构设计了非自回归端到端偏磁声纹识别模型，使用信道补偿算法提升特征正交性并获取相似度得分，完成
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51907084）； 中国南方电网超高压输电公司核心项目（011000KK58 190007）； 云南省应用基础研究计划（202101 AT070080）～～；
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为提高换流站智能化水平，充分利用巡检机器人硬件能力，文中基于变压器声音信息提出一种直流偏磁声纹识别方法，该方法可以无需特定降噪算法应对瞬态和稳态噪声。首先，对变压器声音信号进行分析；其次，为提高有效声音信息权重，结合变压器声音信号特点，使用W-50FMCC特征来表征声音信息；再次，基于多头注意力机制和残差结构设计了非自回归端到端偏磁声纹识别模型，使用信道补偿算法提升特征正交性并获取相似度得分，完成识别；最后通过实验进行了验证。实验表明，该方法可以直接对变压器声学信号的偏磁情况进行准确的识别，无需降噪算法。
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