中国门控安防行业经过多年的发展，已形成许多先进的工业体系。其中，融合生物识别技术的门控系统已经成为一种发展趋势，这表现在一些利用目标说话人的语音、目标者的指纹图像、目标者的虹膜等个性信息搭建起来的身份识别门控体系越来越多。本文是将可以远程认证的说话人识别技术应用于智能门控体系中，实现了特定人与机器的自然交流，具有一定的安全性和便捷性。
　　本文先以门控系统国内外的发展现状为背景，提出了用说话人识别技术在DSP芯片上的实现来完成门控系统设计。首先介绍了说话人识别技术的实现功能及其分类方式，然后对说话人识别的基础理论做了详细分析。在对语音信号的预处理过程中，对语音信号进行采样与量化，预加重，分帧，加窗，并对以上每一步骤用Matlab做仿真；还使用了语音信号双门限端点检测方法来检测语音的开始点位置和结束点位置；在特征参数提取上，详细地分析了线性预测倒谱系数(LPCC)和美尔频率倒谱系数(MFCC)的功能特点，并选择Mel频率倒谱系数来作为说话人识别的特征参数；在识别方法上，先对识别小词汇量具有良好效果的经典动态时间规划（DTW）算法做了介绍，然后提出了遗传动态时间规划算法(GA-DTW)。该算法利用了遗传算法的全局搜索能力和并行计算能力，结合DTW的特点，通过在Matlab上的仿真，结果证明新算法对孤立词能进行更加快速、准确的识别。
　　本文的设计是基于TI公司TMS320C6713DSP芯片的嵌入式说话人识别系统，在硬件实现上，主要介绍了TMS320C6713与TLV320AIC23音频编解码器的结构，并对两者间无缝连接的接口做了详细说明，同时还设计了系统的外扩存储器模块、电源模块、复位电路、仿真电路等。在软件实现上，将调试成功的C程序移植到集成开发环境CCS中，使各功能模块都能正常初始化，最后还实现了系统的自举运行。在对系统软硬件测试之后，通过对实验结果和系统性能的分析表明，本文设计的实时说话人识别门控系统是可以正常运行的。