智能手机技术的快速进步催生了移动商务的蓬勃发展,随着移动商务的发展,其平台的安全性和身份认证问题已经成为移动商务能否进一步发展的关键。现阶段的身份认证大多使用输入预设的符号密钥,并通过符号密钥的复杂性来保证认证的安全性,而密钥的复杂性和人们使用的方便性又存在不可调和的矛盾。另一方面,随着生物技术的深入发展,各种基于生物识别的身份认证技术也得到了越来越广泛地应用。作为生物识别中的一种,说话人识别技术应用到现有的智能手机中非常便利,而且有其它密码技术所无法比拟的优势。因此,本文尝试将说话人识别相关技术应用于Android系统应用的安全认证,作为Android系统中低强度要求下的密码系统,或者作为多因素认证中的其中一种因素。本认证系统采用C/S模式,客户端基于Android系统,主要实现说话人语音的获取、账户管理、说话人特征的计算等功能；而服务器端主要完成说话人模型的训练和识别；在此基础上基于Android平台的特点对整个系统进行了因地制宜的优化,具体的工作如下：1)设计并运用提取说话人特征参数MFCC的高效并行算法由于说话人特征MFCC参数的提取工作是相互独立的,而且大多的智能手机都是多核的,因此本文设计了提取MFCC的高效并行算法。当系统启动并确认了当前设备的硬件环境后,系统会根据获得的结果来动态的生成一个或者多个MFCC参数提取服务线程,用以并行运算,从而加快手机端MFCC参数提取的过程,来提高用户的体验度。2)GMM模型方法的优化本文针对手机性能的限制以及具体的应用对于实时性的要求,使用了具有强伸缩性的K-Means算法来实现聚类的操作,并用一些快速算法对说话人识别的建模方法GMM模型进行优化。同时为了能够更准确的进行说话人的辨认,系统预制了一百位随机的冒充者(Imposter),用于确定计算说话人辨认的阈值。3)认证系统设计与实现论文对Android系统软件架构进行了研究,基于Android环境对说话人身份认证系统进行总体架构设计,完成了系统的总体设计、模块设计、数据库设计和界面设计等,并最终在Acer Liquid E600实验平台上实现了该系统,基本达到了系统设计的目的。