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在一个以ＭＦＣＣ为特征参数的语音识别系统中，人们通常采用低阶的ＭＦＣＣ系数作为语音帧的特征矢量。本文对ＭＦＣＣ的高、低阶系数在与文本有关的话者识别中体现出的识别性能和噪声鲁棒性分别进行了实验分析，发现高阶的ＭＦＣＣ系数在干净环境下对于话者识别而言具有与低阶ＭＦＣＣ系数相当的识别性能，并且当环境信噪比恶劣时，高阶的ＭＦＣＣ系数表现出比低阶ＭＦＣＣ系数更强的噪声鲁棒性。基于这个结果，本文将高阶系数的取值范围进一步向低阶拓展，只滤除最易受噪声影响的几个系数，并与Ｄｅｌｔａ参数相结合形成新的特征矢量。实验证明，这种经过适当选取的ＭＦＣＣ系数同时具有良好的话者识别性能和噪声鲁棒性。