说话人识别,也称为声纹识别,是一种利用测试语音对说话人进行身份识别的认证技术。作为语音信号处理的一个分支,说话人识别技术在网络安全、身份鉴别、电话会议、司法查证等领域已经得到广泛应用。随着信息技术的发展,这种生物认证技术逐步走出实验阶段向商用化方向发展。说话人识别技术从识别任务上分为说话人辨认和说话人确认,从识别内容上又分为文本无关和文本有关两方面。本文研究的内容主要是从应用角度出发,实现一个与文本无关的说话人辨认系统。本文的主要工作包括以下几方面：(1)概述了说话人识别技术的发展状况,并从两方面进行分析：表征说话人语音的特征参数选取和说话人辨认系统训练模型的建立。(2)选用了美尔倒谱系数(MFCC)作为语音特征参数,在具体实现时,使用了基于短时能量和短时过零率的话音激活检测(VAD)算法。为了进一步提高识别率,系统中加入了差分美尔倒谱系数(AMFCC).(3)主要采用高斯混合模型(GMM)进行系统建模识别,并对EM算法的初始分类分别采用了K均值和一般分类两种方法进行比较。(4)基于Windows音频采集系统,用MFC搭建界面,实现了实时说话人识别系统。该系统具有实时录音、实时识别等功能,实验数据给出了50人样本库的识别结果。