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为了提取到能够区分不同说话人个性特征的最优特征参数,采用在Mel频率倒谱系数(Mel-frequency cepstrum coefficients,MFCC)基础上进行改进的复合参数,即增加归一化短时能量参数和一阶差分所构成的特征矢量作为特征。针对高维特征参数,提出了一种基于相关距离Fisher准则的特征选取方法,利用该方法对提取出的参数进行加权降维。通过实验对比结果表明,该算法提高了识别率,具备可行性与优越性,是一种有效的特征提取算法。