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基于GMM-UBM在飞机发动机声音识别应用
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2017-11-27
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随着科学技术的发展，用科学技术方法来保障人们所处环境的安全越来越得到重视。异常声音识别技术是近年来语音识别的一个新兴的研究方向，通过对声音信号的监测跟踪，能及时判断出是否有异常事件发生，进而采取相应的措施。一般来言，当发动机出现异常时，往往都伴随着异常的响动。因此我们可以通过对发动机的异常声音的监控识别，来判断是否出现了异常，以便提前得到处理，可以预防危急事件的发生。
本文研究的飞机发动机声音识别属于非语音的识别问题。一直以来，对语音识别的研究很多，但是对于非语音方面的研究却很匮乏，大多数是把基于单一的GMM，SVM （Support Vector Machine），HMM（Hidden Markov ModeD等作为分类器，效果并不理想，因此本文考虑用GMM-UBM的方法作为识别模型，实验证明，识别率比单一的分类器模型高很多。
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