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目前在说话人识别中常用的特征是线性预测编码（LPC）参数和美尔倒谱系数（MFCC）等。在说话人识别系统中我们首先使用美尔倒谱系数作为参数，然后将美尔倒谱系数和Lempel-Ziv复杂性相结合。实验结果显示，在50个人的文本相关说话人识别实验中，识别率从42％提高到80％；在50个人的文本无关说话人识别中。识别率从60％提高到72％。提示Lempel—Ziv复杂性作为一种新的特征参数可以应用于说话人识别。