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基于神经网络的说话人识别方法可以在一定程度上模仿人脑的功能,是说话人识别中的一种主要技术, 但它通常难以确定隐层单元的数目,收敛速度慢,易于收敛到极小点。该文研究了一种用于说话人识别的小波神经网络模型,给出了网络结构和学习算法。采用MeI频率倒谱系数作为与文本无关的说话人识别的特征参数,并利用该模型进行了5个人的说话人识别实验,得到99．5％的识别率。实验结果表明,小波网络和传统的BP网络相比, 训练速度和识别率都有了较大提高,具有良好的应用前景和进一步研究的价值。