本文主要研究工作是基于智能卡的说话人身份认证技术。将生物特征加入智能卡进行身份认证已经成为目前十分热门的研究课题。基于智能卡的说话人认证与传统的说话人认证有些不同，智能卡存储容量、使用环境的限制对系统的语音长度、抗噪能力、准确性等提出了新的要求。本文详细研究了说话人认证方法，包括基于协方差模型和高斯混合模型的建立、阈值的选取以及个人身份认证的判别策略。主要工作和创新点如下：1.引入了基于MFCC参数的协方差模型，通过分析其特点，提出了用DTW算法结合Arithmetic-Harmonic计算协方差模型的相似性。2.提出用两个阈值的方法将协方差模型方法认证的语音分为通过、可疑、拒绝三部分。采用基于假设检验的无背景模型GMM方法，对可疑区的语音进行重新验证，从整体上提高了系统的验证准确率。3.设计了一个基于IC卡的说话人身份认证系统。该系统不需要很长的认证语音、无需建立背景模型，有较好的抗噪性能，系统的整体正确率达99％以上。