说话人识别是语音识别领域的一个研究热点,其应用场景非常广泛。经过人们长期不懈地研究,应用于说话人识别的技术得到了不断发展,其中应用联合因子分析技术对语者建模的效果表现尤为突出。在实际应用中,为了使识别更加便捷,说话人的语音长度不能太长,为了防止外人窃取密码,短语音内容也不能完全固定,故而提出了一种短语依赖型语者识别系统。和传统文本独立的说话人识别技术相比,短语依赖型语者识别系统以其独有的特点更为广泛地应用于不同的领域当中。接下来本文将从以下几个方面展开研究:(1)在熟悉语者识别系统整体架构的基础上,深入研究了联合因子分析的基础原理,设计并实施了基于身份矢量技术的语者识别系统,对系统的各个关键环节和不同的技术方案进行了详细的分析和比较;(2)设计并实施了短语依赖型语者识别系统,重点对说话人确认部分展开了深入的研究。针对短语依赖部分,利用Silhouettes指标对说话人语音内容进行文本筛选,为每个说话人选择出了和其他人差异最大的文本组合,提升了说话人确认的性能。针对阈值设定部分,归纳总结了常用的阈值设定方法,提出了一种基于Silhouettes的确认阈值设定方法,并将其有效地应用于系统的双阈值判决机制中。(3)提出了一种基于相似说话人群组的说话人确认机制,对比了其与传统确认机制的区别,利用Silhouettes指标,在注册阶段为每个注册者寻找相似说话人群组,辅助了系统最终的判决。