介绍了隐马尔可夫模型及其主要解决的 ３ 个基本问题， 以及在说话人识别系统中实现的基本过程， 并对 ２５６ 和 ５１２ 码本、文本相关与文本无关进行比对， 得出文本相关的识别率更高的结论并分析了其原因。

摘要说话人识别在自动身份鉴别方面具有重要的现实意义。文章在分析了说话人识别实现的可行性基础上*提 出采用长时线性预测倒谱 +,--.,)系数和矢量量化 /0)模型的不依赖于文本的说话人识别方法，并成功地应用于 一个数据库查询系统中。-65DL5<?E5=7?9?AD7?8=CDH H?>=?9?AD=7 D66@?AD7?8=H?=D 78:D7?A?=E?G?E D@<5A8>=?7?8=D<5D#M=7C?H 6D65<* 7C5 68HH?N