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从语音信号中有效地提取个人特征信息进行说话人身份的识别，是语音识别研究领域的一个重要研究方向。本文主要研究基于神经网络的主分量分析(PCANN)，并将其应用到噪声环境下说话人的特征提取中，进一步分析其性能。主要工作如下：
首先，分析语音特征参数的提取过程，在噪声环境下对常用特征LPC、LPCC和MFCC等进行评价；对主流特征进行二次处理，包括加权、差分、组合和提取多帧部分特征(MFS)，进一步剥离出隐藏在语音背后的说话人特征，并分析所得高维特征在说话人识别系统中的性能。
其次，研究主分量分析原理，结合主分量分析和神经网络，用自适应的线性神经网络实现最大主分量和多个主分量的提取，获得其神经网络模型和权值训练算法，并分析其性能。
最后，针对高维特征计算复杂度高、实时性差等缺点，用PCANN方法对其进行降维。提出基于PCANN的说话人识别系统，分析其工作过程，并考察PCANN方法去冗余、降维和降噪等特性。