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矢量量化方法是与文本无关的说话人识别系统中广泛应用的建模方法之一，在矢量量化过程中，经典的LBG算法收敛速度快，但极易收敛于局部最优点，无法保证根据有限样本数据得到最优码本，并最终影响系统识别性能，本文提出了一种基于遗传算法并结合LBG算法的码本设计方法，该方法通过遗传操作获得全局优化的说话人模板，把新的识别算法应用于说话人识别的实验，结果显示，对于一个小的码本集，新的码本算法比经典的LBG算法具有更好的识别性能。