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隨著科學技術的發展，用科學技術方法來保障人們所處環境的安全越來越得到重視。異常聲音識別技術是近年來語音識別的一個新興的研究方向，通過對聲音信號的監測跟蹤，能及時判斷出是否有異常事件發生，進而采取相應的措施。一般來言，當發動機出現異常時，往往都伴隨著異常的響動。因此我們可以通過對發動機的異常聲音的監控識別，來判斷是否出現了異常，以便提前得到處理，可以預防危急事件的發生。
本文研究的飛機發動機聲音識別屬于非語音的識別問題。一直以來，對語音識別的研究很多，但是對于非語音方面的研究卻很匱乏，大多數是把基于單一的GMM，SVM （Support Vector Machine），HMM（Hidden Markov ModeD等作為分類器，效果并不理想，因此本文考慮用GMM-UBM的方法作為識別模型，實驗證明，識別率比單一的分類器模型高很多。
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