随着信息技术的发展,我们进入了物联网时代,越来越多的物联网设备进入了我们的生活,.智能家居是物联网技术的一个重要应用。语音是智能家居等场景下高效、便捷的交互方式,语音中不仅包含了语义信息而且蕴含了丰富的声纹特征。过去的声纹识别只提取声纹特征而不识别语义内容,语音识别只对语义进行分析,没有对语音信号中包含的丰富信息进行充分的挖掘。本文回顾了前人在声纹识别技术方面的工作,从语音信号采集、预处理、特征参数提取到匹配与识别,提出了一种基于波形分析的自动声纹识别方法,利用小波变换的时频特性,将一维的语音信号变换成二维的语音图像,将人脸识别的方法迁移至声纹识别,利用图像处理的方法处理语音图像,从时域和频域同时对语音信号进行分析,提取声纹和语义信息,实现语义和声纹双重识别。本文提出的小波降噪方法在人脸图像上可在去噪的同时保留信号细节,同时本文将语音信号降噪与声纹特征提取的过程结合起来,通过一次小波变换,完成降噪和提取特征参数两个步骤的工作,减少系统资源的开销,实现更高效的声纹识别过程,利用本文提出的特征提取方法,配合深度神经网络,进行声纹识别、语音识别以及声纹、语义双重识别均可达到95%以上的识别率。