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为了解决特征提取计算量大且特征参数不够全面的问题，提出了用主成分分析和K-means聚类进行语音特征参数提取的方法。通过对说话人识别系统中最常用的线性预测倒谱系数（ LPCC）参数和梅尔倒谱系数（ MFCC）参数提取原理以及差分参数的提取算法深入研究，选择LPCC、MFCC以及其一阶差分参数的组合作为最终混合特征参数。首先用主成分分析降低每一帧语音信号特征参数的阶数，然后经过K-means聚类降低帧数，最后通过矢量量化（ VQ）来进行说话人识别。实验结果表明，该方法降低了计算复杂度，同时也提升了识别准确性