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说话人差异是影响语言辨识系统性能的一个重要方面。采用说话人聚类技术对训练数据进行了预分类，以此为基础训练各种语言模型，得到聚类后的语言辨识系统。高斯混合模型、高斯混合模型一全局背景模型和遍历隐马尔可夫模型3种语言模型的实验证明，这种方法是有效的，它普遍地减小了说话人差异对语言辨识的影响，提高了语言辨识率。