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为了解决由情感变化引起的说话人识别性能下降问题，提出了一种新的情感说话人识别系统．首先，通过引入情感识别作为前端处理模块，对中性语音和情感语音进行分类．然后，对情感语音进行韵律修正，分别采用高斯归一化、高斯混合模型（GMM）和支持向量回归（SVR）等方法建立情感语音和中性语音的基频映射规则，并根据平均线性变化率对时长进行了修正．最后，对韵律修正后的情感语音进行识别．实验结果表明，提出的情感说话人识别系统可以有效地提高情感说话人识别的性能，识别率相比传统方法有了显著的提高．并且通过基频和时长修正的情感语音更