随着智能网联技术的发展，声纹识别作为一种非接触式监测手段，在发动机状态评估领域展现出独特优势。本文提出一种融合声纹特征与GPS速度数据的多维度分析方法，通过建立声学信号与运动状态的动态关联模型，实现发动机工况的精准诊断。

在技术实现层面，系统首先通过高灵敏度麦克风采集发动机运行时的宽频声纹信号（50Hz-20kHz），采用小波变换提取时频域特征参数，包括梅尔倒谱系数（MFCC）和谐波能量占比。实验数据表明，正常工况下发动机声纹的基频分量与GPS速度呈线性正相关（R²=0.92），而异常工况会出现特征频段（如3-5kHz）能量突增现象。

通过构建声纹-速度联合特征矩阵，系统可识别三种典型异常模式：当GPS速度>80km/h时出现2.4kHz频段能量异常，往往指向涡轮增压器磨损；低速区间（<30km/h）的800Hz谐波缺失则与喷油嘴堵塞高度相关。现场测试数据显示，该方法对早期故障的检出率较传统OBD系统提升37%，误报率降低至4.2%。

该技术为智能运维提供了新的技术路径，未来可结合深度学习算法进一步优化特征提取效率。研究结果已成功应用于商用车队管理系统，实现平均故障预警时间提前72小时的关键突破。