社会的发展越来越快,计算机技术的应用也愈来愈广,已经渗透到生活的各个方面。在快节奏、信息化的时代,需要识别和交互的应用日益广泛,要求验证身份的场合越来越多,迅速判定一个人的身份是一个非常重要的问题。因此,数字的、隐性的、方便的身份认证变得越来越重要。使用语音来交流信息是日常生活中最便捷、最有效的沟通方式。语音是我们生活中使用最多的工具,让计算机理解人类的语言,实现人机交互,是自计算机问世以来人们就有的梦想。声纹识别(Voiceprint Recognition),又常被称为说话人识别(Speaker Recognition),是一种根据一个人说话的声音来判别他身份的技术。它与更常见的指纹识别、虹膜识别等一样属于生物识别技术的领域,具有使用方便,不会遗忘丢失等优点。在信息化高度发达的现代社会中,自动化,智能化已经越来越普遍,这其中个人身份的识别和判定是非常重要的一个环节。然而,传统的身份识别和判定方法相对落后,远远不能满足人们的需求。基于生物特性的身份识别和判定技术,以其独特的优势,为我们提供了一种便捷、高效、安全的方法。声纹识别研究和实现的关键技术是语音信号的特征提取和语音模型的模式匹配。本文详细论述了基于声学特征倒谱系数的特征提取方法,基于模型匹配矢量量化的声纹识别方法,设计研究出了在Android平台下的与文本无关的、基于矢量量化方法的声纹识别系统。本文的主要研究和设计内容包括以下几个方面：(1)研究了语音信号的处理过程,着重研究分析了语音信号的特征提取；(2)研究了声纹识别的基本原理,声纹识别的过程,包括预处理,端点检测,特征提取,模型建立,模式匹配算法；(3)结合实际应用,设计了基于移动平台的矢量量化算法,算法有效解决了声纹识别中拒识别的问题,并仿真验证该算法；(4)采用服务器端和客户端模式,设计并实现了基于Android平台的声纹识别系统,用户可以在客户端进行在线或者离线识别,系统识别速度快,准确率较高。在接下来的十几年,先进的通信技术将很快改变人们的生活方式和工作方式,使用一定范围的设备进行身份认证和识别,在任何地方、任何时间的实时通信和实时数据处理将逐步成为现实,基于移动平台的声纹识别将会是关键技术之一声纹识别在移动商务、远程教育、视频监控、自动身份认证、人机交互、金融安全、以及司法调查等,都具有着重要的应用前景。