1前言 用语音来鉴别说话人身份有许多独特的优点,如语音是人的固有特征,不会丢失或遗忘;语音信号采集方便,系统设备成本低等,因此自动说话人识别具有广泛的应用前景[1].本文以语音信号的LPC倒谱系数、差值倒谱系数、基音周期和差值基音周期的混合特征参数作为识别的特征矢量集,比较了利用矢量量化(VQ)[2]、各态经历隐马尔可夫模型(HMM)[3]、混合高斯分布模型(GMM)[4]技术实现的与文本无关说话人识别系统的性能.结论是GMM性能最好,最高识别率可达93.6%,其次是各态经历HMM,而VQ最差,其最高识别率仅为86.2%.