声纹识别技术是一种生物认证的方法,从说话人能反映自己生理和行为个性特征的语音参数中提取出说话人是谁的信息的过程。声纹识别以其的使用灵活、经济和实用等方面的优势在很多领域中有着广泛的应用前景。本文主要对文本无关的声纹识别技术、在短时条件下的与文本相关的声纹识别技术和声纹识别技术的实际应用等方面的相关内容做出了研究。在文本无关领域,重点分析了采用最主流的技术高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)和高斯混合模型-通用背景模型(Gaussian Mixture Model-Universal Background Model,GMM-UBM),详细介绍了两种模型的概念、参数的估计以及识别算法等基础理论,并使用QT这款跨平台C++图形用户界面应用软件,用图形用户界面设计了一个简单实用的基于GMM的与文本无关的声纹识别系统,进行了相关模型参数训练和匹配识别过程,并通过实验研究分析了GMM-UBM模型的阶数对识别性能的影响。在与文本相关的声纹识别研究中,既要包含说话人身份的识别,又要包含语音文本内容的识别。本文提出一种结合语音识别的与文本相关的声纹识别方法,从而建立说话人的声纹模型和语音文本模型,与传统的仅建立一种模型的方法相比,该方法能更精确的描述说话人身份信息和语音的文本信息,较好地解决了短时语音样本识别效果不佳的问题。测试实验表明,和传统与文本相关的声纹识别方法(如DTW、GMM-UBM)相比,在漏警概率相同的条件下,由本方法建立的系统虚警概率降低了8.9%,识别性能得到了提高。最后在熟练掌握基于GMM-UBM声纹识别系统的基础上,论文针对声纹识别技术的应用方面做出创新性探究,首先设计了一种基于声纹识别的文件夹多重加密保护系统,不仅将声纹加密的方法应用到文件夹保护,也将传统文字加密和声纹加密相结合。其次,设计了一种在Android平台下采用声纹识别模拟手机银行转账的应用软件,将个人的声纹信息来作为银行转账时的支付密码,即将声纹识别的技术应用到转账业务上,为银行的保护系统增添新的声纹密码服务,也为推动声纹识别技术的广泛应用打下坚实的基础。