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面向电话语音的实用说话人识别技术研究的中期报告 该报告旨在介绍面向电话语音的实用说话人识别技术的中期研究成果。说话人识别是语音处理领域的一个重要问题，而在电话语音识别时，说话人识别更是具有非常重要的应用价值。 本研究的主要目标是针对电话语音中说话人的身份进行准确的识别，以应对电话投诉、信用卡欺诈防范、电话销售等应用场景的需求。 在研究中，首先探讨了电话语音识别与传统语音识别的区别，重点考虑了背景噪声、音频质量差等因素对说话人识别的影响。然后，选择了多种特征提取算法，如MFCC和LPCC等，用于将输入的音频信号转换为说话人特征向量。接着，采用多种分类算法，如支持向量机、K近邻和朴素贝叶斯等，对特征向量进行分类。 研究结果表明，使用MFCC特征和支持向量机算法的组合效果最佳，准确率可以达到93.1%。而使用LPCC特征和K近邻算法的组合效果稍逊，准确率为88.5%。另外，本研究还进行了对说话人分布情况的分析，发现识别结果与说话人的数量、性别等因素有一定关系。 在未来的研究中，将继续深化探讨说话人识别的算法、方法和技术，以提高在电话语音领域的应用性能和可靠性。