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这样分类间隔就等于 ，因此要求分类间隔最大，就 要求 最 声纹识别主要采用线性预测倒谱系数美尔倒谱系数的声纹 特征面 前言 基于声纹识别具有声纹识别有不会遗失无须记忆和使用方便等优点，使其 有着广阔的市场与应用前景。

通过这种技术，可以利用人本身的生物特征进行身 份鉴别。

声纹识别就是根据集成在语音波上的个人信息，自动判别说话的人是谁。

简单来说，声纹识别过程就是特征提取阶段的语音特征获取过程，训练阶段的用 户语音模板或模型建立过程和识别阶段的模式匹配与判决过程。

声纹系统的分析为主要方法，经济效益为核心，围绕影响项目的各种因素，运用大量的经济效益为核心，围绕影响项目的各种因素，运用大量的可行性研究报告是在制定建设或科研项目之前，对该项目实施的可能性有效性技术方案及技术政策进行具体深入细致的技术论证和经济评价，以求确定个在技术上合理经济上合算的最优方案和最佳时机而写的书面报告可行性研究报告主要内容是要求以全面系统的分析为主要方法，经济效益为核心，围绕影响项目的各种因素，运用大量的 基于支持向量机的声纹识别 摘要声纹识别这种技术的实现使人类向人机自由交流迈进了大步。

支持向 量机是种基于统计的新型机器学习方法，也是模式识别中常用的种分类方法。

致的技术论证和经济评价，以求确定个在技术上合理经济上合算的最优方案和最佳时机而写的书面报告可行性研究报告主要内容是要求以全面特征提取阶段的语音特征获取过程，训练阶段的用 户语音模板或模型建立过程和识别阶段的模式匹配与判决过程。

声纹识别就是根据集成在语音波上的个人信息，自动判别说话的人是谁。

通过这种技术，可以利用人本身的生物特征进行身 份鉴别。

核函数最优分离超平面 前言 基于声纹识别具有声纹识别有不会遗失无须记忆和使用方便等优点，使测试音通过识别算法与训练的 说话人语音模板进行匹配。

关键词支持向量机声纹识别部分内容简介的种分类方法。

部分内容简介的种分类方法。

本文采用对语音信号进行特征提取，测试音通过识别算法与训练的 说话人语音模板进行匹配。

关键词支持向量机声纹识别核函数最优分离超平面 前言 基于声纹识别具有声纹识别有不会遗失无须记忆和使用方便等优点，使其 有着广阔的市场与应用前景。

通过这种技术，可以利用人本身的生物特征进行身 份鉴别。

声纹识别就是根据集成在语音波上的个人信息，自动判别说话的人是谁。

简单来说，声纹识别过程就是特征提取阶段的语音特征获取过程，训练阶段的用 户语音模板或模型建立过程和识别阶段的模式匹配与判决过程。

声纹识别主要采用线性预测倒谱系数美尔倒谱系数的声纹 特征，识别模型采用向量量化模型隐马尔可夫模型高斯混合 模型支持向量机模型。

这样分类间隔就等于 ，因此要求分类间隔最大，就 要求 最大而要求分类面对所有样本正确分类，就是要求满足 ，则称训练集是线性可分的。

要使 最大，可建立函数   得到    ， 非线性可分 致的技术论证和经济评价，以求确定个在技术上合理经济上合算的最优方案和最佳时机而写的书面报告可行性研究报告主要内容是要求以全面系统的分析为主要方法，经济效益为核心，围绕影响项目的各种因素，运用大量的经济效益为核心，围绕影响项目的各种因素，运用大量的可行性研究报告是在制定建设或科研项目之前，对该项目实施的可能性有效性技术方案及技术政策进行具体深入细致的技术论证和经济评价，以求确定个在技术上合理经济上合算的最优方案和最佳时机而写的书面报告可行性研究报告主要内容是要求以全面系统的分析为主要方法，经济效益为核心，围绕影响项目的各种因素，运用大量的 基于支持向量机的声纹识别 摘要声纹识别这种技术的实现使人类向人机自由交流迈进了大步。

支持向 量机是种基于统计的新型机器学习方法，也是模式识别中常用的种分类方法。

本文采用对语音信号进行特征提取，测试音通过识别算法与训练的 说话人语音模板进行匹配。

关键词支持向量机声纹识别核函数最优分离超平面 前言 基于声纹识别具有声纹识别有不会遗失无须记忆和使用方便等优点，使其 有着广阔的市场与应用前景。

通过这种技术，可以利用人本身的生物特征进行身 份鉴别。

声纹识别就是根据集成在语音波上的个人信息，自动判别说话的人是谁。

简单来说，声纹识别过程就是特征提取阶段的语音特征获取过程，训练阶段的用 户语音模板或模型建立过程和识别阶段的模式匹配与判决过程。

声纹识别主要采用线性预测倒谱系数美尔倒谱系数的声纹 特征，识别模型采用向量量化模型隐马尔可夫模型高斯混合 模型   