自动说话人识别是指根据包含在语音中的同说话人有关的信息来自动识别说话人。随着信息技术和通信技术的迅速发展，自动说话人识别技术越来越受到重视。说话人识别可以分为说话人辨识和说话人确认两大类。本文的研究内容是任意文本的说话人辨识系统，主要做了以下的工作： 1．建立了两个分别包括15个说话人和20个说话人的语音库。录 制的语音库考虑了语速快慢、音量、时间间隔等影响说话人 辨识系统性能的因素。 2．研究了常见的几种说话人特征的性质和提取方法。这些特征 包括基音周期、FFT倒谱、MEL倒谱、LPC倒谱、CMS倒 谱、PFCMS倒谱、PFL倒谱和过渡倒谱等。 3．研究了VQ、GVQ、GMM和RBF等四种说话人建模方法和模 式分离算法。基于以上特征参数和模型建立了多套完整的说 话人识别系统。 4．研究了提高系统的Robust性能的常用方法。包括对特征参数 进行后处理、多种特征结合、混合训练、改进判决准则、对 语音信号的语速进行处理以及说话人模型的自适应等。 5．最后给出了详细的测试结果。