现代信息技术的飞速发展和网络技术的日益革新，使得信息安全成为全球的热门研究领域之一，而人的身份识别就是其中一个重要部分。由于声纹识别具有成本小、非接触式、可靠性高等特点，因此其已逐步成为当今生物特征识别的研究热点。目前声纹识别方面的研究，鲜有公开报道涉及到不同变化环境下的声纹识别研究。另外，针对不同类别对象的类别声纹识别也没有公开报道。基于此，本文在声纹识别的对象、码本设计、识别算法等方面展开了相应的研究工作，提出了多路最优声纹识别和动态声纹类别识别新算法以及基于DSP的系统实现方案，声纹识别效果令人满意。本文主要研究工作有：①分析比较了矢量量化、遗传算法、BP神经网络和高斯混合模型等多个算法的性能，并设计了多路最优声纹识别算法，且基于不同的信噪比、测试语音时长、特征参数、特征维数进行实验仿真，完成算法的性能分析。②提出了类别声纹识别的概念，尝试研究并提出动态最优码本设计算法，利用动态类别码本实现对不同类别对象的识别。③提出了基于DSP软硬件开发平台来实现声纹识别的系统方案。旨在利用DSP的嵌入式平台实现一整套声纹识别系统，为声纹识别系统的软硬件设计提供实现思路。本文提出的多路最优声纹识别算法、动态最优码本、基于DSP的最优声纹识别系统的软硬件实现等成果，为深入研究声纹识别原理、提高声纹识别性能等提供了理论基础和方法依据，为推动声纹识别特别是面向类别的声纹识别研究及应用给出了参考思路。