说话人识别属于生物特征识别,是通过说话人声音中的个性特征信息对说话人进行身份识别的一种技术。随着说话人识别技术的不断发展,基于语音的认证技术已经开始广泛的应用于通信,银行,安防等各个领域。嵌入式系统实现说话人识别是该技术从理论走向应用的关键步骤。本文在TMS320DM642硬件平台上,采用DTW算法实现了文本相关的说话人识别。论文首先介绍了说话人识别的研究现状和发展状况,对目前广泛应用说话人识别的各种关键技术进行了讨论。论文讨论了说话人识别算法特征提取,模式识别等关键技术,通过实验比较了算法的性能,仿真实现了一个适合于进行定点的DSP系统移植的说话人识别系统,并进行了实验,验证了系统的可行性。然后根据硬件平台的特性,在比较各种算法的基础上,论文给出了嵌入式系统上实现说话人识别的完整系统解决方案。主要解决了说话人识别算法从PC平台向嵌入式DSP平台的移植,完成了基于DSP/BIOS嵌入式实时系统的说话人识别系统的搭建和编程,把说话人识别算法由浮点运算转变成定点运算,实现了系统跨平台移植。最后根据嵌入式DSP系统的特点,采用针对DM642平台的优化技术,对系统中耗时较长,计算量大的复杂算法进行了优化,实现了系统的实时运行。在利用实时样本对系统性能进行验证时,系统可以完成实时的说话人识别,识别率为90%。