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针对采用支持向量机的说话人的确认问题,提出采用背景模型、说话人模型、测试语句模型间距离和夹角作为支持向量机的特征矢量,同时将组特征矢量与广义线性判别式序列核函数的参数相拼接,能够取得相对于基线的混合高斯模型算法更高的识别率。在2004年NIST评测数据库上,采用推荐算法的系统等错误率比基线的混合高斯-背景模型系统低16%。对说话人识别取得一定进展。