语音、指纹、虹膜等生物特征由于其不可复制性与长期稳定性,已经成为身份识别的主要手段。而语音与其他特征相比,具有易于获取、传输距离远和储存简便等特点,且不容易受到外界环境的影响,在身份特征识别方面具有其独特性,有着广阔的应用前景。论文对基于声卡和Matlab的话者识别软件进行了设计研究,该软件通过计算机声卡读取记录个人语音信息并建立相关的语音数据库,并基于Matlab GUI设计了相关的可视化图形界面,具有操作简单、简洁明了、可控性高的特点。同时,该软件可根据输入语音信号从数据库中选择出正确的说话人并予以显示。论文设计实现了三种话者识别算法,分别为MFCC特征参数法、LPCC特征参数法以及GMM模型参数法。MFCC特征参数法以人的听觉模型为依据,计算声音的Mel频率以及倒谱系数,并通过VQ矢量码本进行话者识别;LPCC特征参数法则以人的说话模型为依据,计算输入声音的AR模型系数,通过欧氏几何距离法进行话者识别;GMM模型参数法将人的声音描述了几个高斯分布的和,将人的声音特征归纳为几个高斯模型的特征参数,通过Kullback-Leibler距离法来进行话者识别。论文对比了三种方法的优缺点,指出MFCC特征参数法在识别效率以及准确性方面均具有较好的性能表现。