振动信号的“声纹”这一说法，实际上是借用了“声纹识别”领域的概念，用于表示振动信号中的特征模式或“指纹”特征。这种“声纹”在技术上通常指的是一个结构或机械设备在特定工况下产生的独特振动特征，可以用来识别状态、诊断故障或追踪源头。
一、什么是“声纹”？
“声纹”（Voiceprint）最初用于语音识别与身份验证领域，指的是每个人说话时声带和发声器官所产生的独特频谱特征，具有个体唯一性。
在振动分析中，这一概念被类比使用，即：
不同设备或不同状态下的振动信号具有特征性的频谱/时频/统计特征，可用于辨识设备运行状态。
二、振动信号中的“声纹”体现
在结构、机械或电机系统中，每个运行状态或故障模式对应着一种特定的振动“模式”或“频谱图像”。这些可以看作是“声纹”的不同表达形式：
| 特征类型 | 描述 |
|---|---|
| 频谱特征 | 不同工况下频率分布不同，如轴承故障产生特征频率（BPFO, BPFI等） |
| 时频图像 | 通过STFT、CWT等生成的时频图有特定的“纹理”，便于分类 |
| 统计指标 | 如RMS、峭度、偏度、峰值因子等具有状态敏感性 |
| 包络谱 | 对冲击类故障（如轴承点蚀）更敏感，是典型的“声纹特征”提取方法 |
| 神经网络特征 | 用深度学习从时序或频谱中自动提取特征表示，形成高维“声纹向量” |
三、“声纹”技术在振动中的典型应用
- 设备身份识别
比如工业电机、齿轮箱即使型号相同，不同个体的微小结构差异也会在频谱中留下特征“声纹”。 - 运行状态识别
正常运行与故障状态对应不同“声纹”。典型如正常轴承 vs 内圈剥落轴承的振动包络谱差异。 - 故障分类识别
用机器学习训练“声纹库”，可以通过模型判断当前振动信号属于哪一类已知故障。 - 个性化维护策略
某台设备的“健康声纹”可作为基准，未来定期比对识别劣化过程。
四、技术实现方法示意
以轴承振动监测为例，可大致流程如下：
- 采集信号
使用加速度传感器采集振动时序数据 - 预处理
去噪、滤波、归一化、截取有效窗口 - 特征提取
- 使用FFT提取频谱图（频域声纹）
- 使用STFT或小波变换提取时频图（图像式声纹）
- 或使用深度模型直接提取embedding
- 声纹比对/识别
与已有数据库中模板比对，或通过分类模型判断状态
五、与语音声纹的相似与差异
| 对比维度 | 振动信号“声纹” | 人类语音声纹 |
|---|---|---|
| 物理来源 | 机械运动、摩擦、冲击等产生的振动 | 声带、声道、唇齿结构发音 |
| 特征类型 | 高频特征、多频共振、周期性振动 | 共振峰（formant）、音高、频谱纹理 |
| 提取方式 | FFT、STFT、CWT、深度特征 | MFCC、PLP、spectrogram、CNN等 |
| 识别对象 | 工况识别、故障定位、设备指纹 | 说话人识别、身份验证、语音分析 |
六、实际案例示意
- 航天电机“声纹库”：某些航天器对核心电机在不同温压下建立“声纹库”，用于飞行中判断状态是否正常。
- 钢铁厂轧机“指纹识别”：用于确定振动源是某一具体轧辊设备，便于追溯维护。
- AI+声纹模型识别设备故障：深度卷积神经网络模型将振动信号转为Mel频谱图，类似语音识别CNN架构处理设备故障分类任务。
七、结语
“振动信号的声纹”是一种形象的类比说法，实质上强调从振动信号中提取具有区分性的特征向量或模式，用于设备状态识别与故障诊断。它代表了一种从传统物理分析迈向模式识别与智能诊断的趋势，是当前工业智能维护、预测性维护中的核心理念之一。