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高斯混合模型（GMM）已广泛地应用于文本无关的说话人识别系统，该方法具有简单高效的特点。但如果GIVIM模型的高斯混合分量的数目比较多时，整个模型运算的复杂度会比较大。针对这个问题，提出将聚类算法和传统的高斯混合建模结合起来从而优化高斯混合模型，能够有效地提高说话人识别的速度。实验结果验证了这种算法的高效性。