声纹识别技术是一种基于人类语音信息所表征出来的生理与行为特征实现鉴别或自动识别说话人身份的应用技术,它的应用可以为当今信息社会提供更方便和更可靠的身份识别实现方法。因此,研究开发声纹识别系统具有非常重要的实用意义。声纹识别系统一般由语音信号预处理、特征参数提取以及模式匹配判断等几个主要功能模块组成。本论文在分析声纹识别技术基本原理及其关键技术问题的基础上,设计了一种适用于特定人群的声纹识别系统。论文分别就语音信号预处理、特征参数提取、模式匹配判断三个功能模块进行了具体设计,实验结果分析证明该声纹识别系统具备可行性和实用性。本论文的创新点主要体现在通过整合与改进线性预测倒谱系数和Mel频率倒谱系数的表示方法来提高语音特征参数的提取准确性,结合动态时间规整和矢量量化两种模式匹配判断方法进行识别来反映说话人的个体特征,包括说话人的声道特性、听觉特性及语音的动态变化,从而实现具有高识别率的声纹识别系统。