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为检验似然比证据评估框架下法庭半自动说话人识别系统在有限问题语音条件下的识别性能，提出了一种新的使用元音倒谱和高斯混合模型（GMM）的法庭说话人识别方法。该方法使用多个时期的普通话数据库中元音／a／／的倒谱系数进行了验证，与多变量核密度（MVKD）的方法相比，基于GMM的方法在问题语音数据缺乏的情况下具有更好的识别性能。讨论和检验了多个似然比结果的融合方法，并且对识别系统的准确度使用对数似然比代价函数进行了衡量。