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为了提高噪声环境中的语音识别率，将独立成分分析（ICA）方法用于语音信号特征提取．并使用遗传算法（GA）将提取出来的高维特征进行选择，最后得到的语音特征被用于基于高斯混合模型的语音识别应用中，并与传统的Mel倒谱系数（MFcC）特征进行比较。实验结果表明基于ICA与GA的语言特征优于传统的MFCC特征。