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语音信号作为人类身份生物认证的主要特征逐渐引起了国内外广大学者的研究热潮，成为了“密码时代”的终结者。基于高斯混合模型的话者识别以其简单、灵活和很好的鲁棒性已经成为当今与文本无关的说话人识别的主流技术，将说话人识别带到了一个新阶段。基于概率统计的ＧＭＭ需要大量的训练样本来反映说话人在特征空间的统计分布?眼１?演。这种方法的本质是将人类的语音信号在特征空间的分布由若干个高斯概率密度函数线性加权组合来逼近。本文提出的
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