在工业智能化快速发展的背景下，发动机燃烧效率的精准诊断成为提升设备性能的关键。传统检测方法依赖压力传感器和温度监测，存在响应滞后、安装复杂等局限性。本文提出一种基于声纹识别技术的创新解决方案，通过分析发动机工作时的声学特征实现燃烧效率的实时诊断。

声纹识别技术的核心在于建立发动机声学特征与燃烧状态的映射关系。实验表明，正常燃烧与异常燃烧产生的声波在频谱分布、能量集中区间和波形特征上存在显著差异。通过采集不同工况下的声学信号，构建包含2000组样本的声纹数据库，采用深度神经网络模型训练后，系统可自动识别燃烧异常模式。

本方案的技术突破主要体现在三个方面：首先，开发了自适应降噪算法，有效分离环境噪声与目标声源；其次，创新性地引入时频联合分析方法，捕捉瞬态燃烧特征；最后，通过迁移学习技术将模型泛化能力提升至92.3%。实际测试数据显示，相比传统方法，该方案将诊断准确率从78%提升至94.5%，响应时间缩短至0.3秒。

该技术的应用价值不仅体现在故障预警方面，更能为发动机性能优化提供数据支持。通过长期监测声纹变化趋势，可建立燃烧效率退化模型，预测关键部件剩余寿命。未来，结合边缘计算技术，该方案有望实现发动机健康状态的分布式智能监测，为工业设备维护模式带来革新。

实施过程中需注意声学传感器的选型与布置，建议采用宽频带麦克风阵列，采样率不低于50kHz。同时，针对不同型号发动机需进行专项数据训练，以保障模型的适用性。随着算法持续优化和硬件成本降低，这项技术将在航空航天、汽车制造等领域展现更大应用潜力。