目前,国内外研究领域中常见的用于身份识别的生物特征主要有指纹、掌纹、虹膜、视网膜、静脉、步态、耳廓、语音以及手部、面部模式等,但是这些特征中有些很容易被人为的伪造和窃取。为了提高识别的可靠性和安全性,已有不少学者将目光投向了人体内部的信息,如DNA、心音信号等。咳嗽音是一种常见的临床症状,具有重要的诊断价值。由于每个人发音器官、发音声道以及发音习惯的个性差异,使得每个人的咳嗽音是不同的。作为人体的生理特征信息,咳嗽音具有普遍性、唯一性和稳定性,因此用咳嗽音进行身份识别理论上是可行的。本文主要研究咳嗽音的特征提取及在身份识别中的应用。首先介绍了咳嗽音识别的研究现状,接着对咳嗽音信号的产生机理及时频域特性进行了分析,然后又介绍了咳嗽音特征参数的提取方法。通过研究广泛应用于语音识别的MFCC参数,本文提出了改进的特征参数MFCC_N,并且还给出了一种基于MFCC_N参数与短时能量结合的组合特征参数描述方法。改进的特征参数MFCC_N综合考虑了咳嗽音的静态特性和动态特性,对咳嗽音信号特征描述得更准确、更全面。为了验证MFCC_N参数及组合特征参数的有效性,分别进行了基于DTW和GMM的实验研究。实验结果证明:本文提出的改进特征参数识别率高,维数少,计算复杂度相对较低。同时也进一步证明了咳嗽音可以作为鉴定人身份的一种生物特征,并且有极大的应用前景。