【摘 要】
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汽车声音识别是汽车声源定位等研究的基础，对交通事故鉴定、犯罪举证和犯罪现场还原等具有重要意义。现有汽车声音识别算法存在算法复杂度高和识别率相对较低等问题。针对现行
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汽车声音识别是汽车声源定位等研究的基础，对交通事故鉴定、犯罪举证和犯罪现场还原等具有重要意义。现有汽车声音识别算法存在算法复杂度高和识别率相对较低等问题。针对现行问题，将以梅尔倒谱系数（MFCC）特征与自相关函数（ACF）方差作为混合特征的汽车声音识别算法应用到汽车声音识别系统中。该算法使用高斯混合模型（GMM）进行汽车声音建模和识别，获得比MFCC特征及其一阶差分特征组成的混合特征更好的识别效果。并通过仿真实验证明了该算法的有效性。
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