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在实时平台上，高斯混合模型（GMM）具有计算有效性和易于实现的优点。最大似然规则中，模型参数不断更新．但由于爬山特征，任意的原始模型参数估计通常将导致局部最优；遗传算法（GA）适于求解复杂组合优化问题及非线性函数优化。提出了基于说话人识别的可以解决GMM局部最优问题的GMM／GA新算法，实验结果表明，提出的GMM／GA新算法比纯粹的GMM算法能获得更优的效果。