【摘 要】
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从语音的生理基础和大量试验结果出发，作者选择从发元音［ａ：］、［ｅ：］、［ｕ：］的语音信号中，提取线性预测系数ＬＰＣ和倒谱系数ＩＳＣ作为人的特征；文中在给出定帧数特征提取和利用“核心”方法对参考模板进行
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从语音的生理基础和大量试验结果出发，作者选择从发元音［ａ：］、［ｅ：］、［ｕ：］的语音信号中，提取线性预测系数ＬＰＣ和倒谱系数ＩＳＣ作为人的特征；文中在给出定帧数特征提取和利用“核心”方法对参考模板进行训练的基础上，提出了一种基于关联度修正欧氏距离和新的模式匹配算法。在微型计算机（３８６）上实现了用于５０人的说话人识别系统。识别率可达到９８％，识别时间不大于３ｓ。
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