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在噪声环境下，用传统特征参数如LPCC、MFCC说话人识别往往达不到很好的识别效果。用加权、差分和组合的方法对原始特征参数进行二次处理，并对处理的结果进行PCANN变换，可得到一种新的说话人特征参数。新特征实现了对原特征的降维和去冗余，丢弃了分布在高维的噪声信息，实验表明，新特征增强了说话人识别系统的鲁棒性，提高了系统的识别性能。