说话人识别,是根据应用语音波形中反映说话人生理和行为的语音特征参数,自动鉴别说话人身份的一种技术。作为生物认证技术的一种,与其它生物识别技术相比,说话人识别具有更为简便,经济及可扩展性良好等众多优势,可广泛应用于安全验证、电话银行、数据库访问、计算机远程登录、控制等领域.正因为说话人识别具有如此广阔的应用前景,近年来越来越受到研究者的关注。本课题模拟定点芯片环境下的系统实现。在使用嵌入式系统实现语音、数字信号处理时,经常是采用定点实现。数字信号的定点实现不使用浮点数、浮点指令,完全由定点数和定点指令来实现。定点程序需要的硬件配置低、成本低,速度更快,所需要的时间更短,提供更为实时、可靠的计算。本文首先介绍了说话人识别系统的概念,分析了几种常用的语音特征参数和说话人识别的几种模型。重点研究了用于与文本无关的说话人识别的矢量量化模型(VQ)。然后说明了说话人识别系统算法的定点化实现方法。算法的定点化实现需要解决程序动态变量的定标值的确定,线性运算的定点化,和非线性运算的定点化等问题,探讨了算法的定点化实现的一些原则。最后说明了定点化说话人识别系统的实现过程。