随着信息技术和网络通信的发展，信息安全成为一个信息时代的新课题日益被人们所关注，每个人所特有的声纹，可以作为鉴别身份的一种重要手段。如今，声纹识别技术研究虽然取得了飞速的发展，但是声纹识别技术还不理想，主要是由于声音信号是非线性时间序列，对于非线性系统人们还没有强有力的理论分析工具，复杂性的研究逐渐引起人们的关注，复杂性测度在非线性系统分析重取得了可喜的成果。 以前人们往往用线性的方法如频谱分析来分析语音信号，而这些线性方法只适用于平稳的、一致的、平衡的线性的时间序列，对于非平稳、不一致、非平衡的的非线性的语音时间序列，这些传统的线性方法就往往丢掉了许多蕴涵本质的重要信息。因此我们尝试了用复杂性方法来分析每个人讲话的语音特征，发现即使相同的一段话，不同受试者的语音特征遽然不同。 本文运用多种复杂性算法和统计的理论分析了大量的语音信号。对几种复杂性测度作了较详细的论述及分析比较，针对目前算法存在的缺陷，提出改进算法——分测度复杂性，并验证其有效性。我们认为，复杂性分析方法能够用于声纹的特征分析，具有宽广的应用前景，所以这是很有前途的研究课题。