说话人识别是语音识别的一种特殊方式，其目的不是识别语音内容，而是识别说话人是谁，即从语音信号中提取个人特征。采用矢量量化（VQ）可避免困难的语音分段问题和时间归整问题，且作为一种数据压缩手段可大大减少系统所需的数据存储量。本文提出了识别特征选取采用复倒谱特征参数和对应用VQ的说话人识别系统改进的一种方法。当用于训练的数据量较小时，复倒谱特征可以得到比较稳定的识别性能。VQ的改进方法避免了说话人识别系统的训练时间与使用时间相差过长从而导致系统的性能明显下降以及若利用自相关函数带来的大量运算。-Sp

汽车中的话音拨号系统是自动语音识别技术的应用热点. 自动语音识别系统是一个 基于训练的系统. 在汽车噪声中, 由于实际应用环境与形成系统参数的训练环境的失配, 传统 语音识别系统的性能会大幅度地下降, 从而无法实用. 为了提高语音识别系统在特定环境下的 识别率及实用性, 首先根据汽车环境中语音的失真模型分析了系统性能下降的原因, 然后针对 加性汽车噪声与信道失真对系统的影响, 讨论了在汽车噪声中改善语音识别系统性能的方法. 提出了在识别系统中用基于子带的语音增强算法和倒谱均值

采用增减特征分量的方法研究了MFCC 各维倒谱分量对说话人识别和语音识别的贡献-Changes in characteristics of components using the method of the MFCC cepstrum of each dimensional component of the speaker recognition and speech recognition of the contribution

求出语音mel倒谱系数的matlab代码，返回mfc-function mfc=mfcc(x)

外文资料里面的源代码，完整的基于HMM的语音识别系统，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。- Foreign materials inside the source code, Complete HMM-based speech recognition system, Analysis of the signal time domain, frequency domain, cepstrum, cyclic spectrum, etc.