作为近年来发展较为迅速的一项生物特征识别技术——声纹识别技术,它是一种通过计算机处理语音信号,最终确定说话人身份的一种识别技术。随着对这项技术的不断研究与完善,声纹识别技术在人们日常生活中的应用也日益广泛,对这项技术的要求与关注也愈演愈烈,伴随着计算机技术的高速发展,许多成熟的声纹识别系统模型也陆续成形。SOPC (System On a Programmable Chip)即可编程片上系统,它是一种基于FPGA的可重构片上系统。研究基于SOPC的项目,首先要做的是对整个系统的结构框架进行合理规划,然后选择合适的适合于嵌入式系统的有效算法,尽量充分利用系统资源实现系统功能。在综合考虑系统资源和识别效果的基础上,此次研究的主要任务是选择一种合适的声纹识别算法,最终在SOPC平台上实现噪声环境下的具有较好识别精度和速度的声纹识别系统功能。本课题的研究涉及到的领域有声纹识别技术、音频信号处理原理以及SOPC嵌入式系统平台,在这些技术基础之上提出了一套有效可行的解决方案。在深入研究声纹识别技术的有关算法的同时,还综合考虑了系统开发平台的自身特性,合理地选择和优化算法可以大大提高系统的识别效率,并根据识别算法的优越程度以及系统识别的速度要求,最终确定了系统设计的具体方案。本次研究主要从以下几个方面展开：首先是深入研究声纹识别技术的各种算法,经过比对筛选,最终确定了一种较适合于SOPC嵌入式系统平台的识别算法GA-K-VQ(遗传K聚类矢量量化算法),并对其进行优化以提高系统的识别效率。再者,重点研究了语音信号端点检测及特征提取的相关算法,同时综合考虑SOPC的特性,提出了一整套完善的端点检测流程,并为有效信号的特征提取提出了一种在SOPC系统平台上搭建双处理器的新型架构。最后,为保证系统的响应速度,针对识别算法中大量的复杂运算定制了相关的用户指令。妥当的设计方案使得本课题研究的声纹识别系统拥有可靠有效的识别能力。