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为实现对说话人特征空间多聚类区的有效识别,提出一种基于并行覆盖前馈优先级网络(PCPONN)的说话人识别方法。该方法以LBG算法生成每个说话人特征空间初始的聚类中心,对本类样本按聚类中心分类后,用前馈优先级神经网络(PONN)对每个聚类区进行并行覆盖。相关实验证明,PCPONN符合说话人特征空间点的分布特点,得到更好的稳定性和更高的识别率。