讨论了以二次等式约束条件为基础的一种改进的向量机即最小二乘向量机(LSSVM)算法，用其对话者进行识别，并与传统的支持向量机(SVM)进行了识别比较。实验中，采用美尔倒谱系数(MFCC)作为话者语音特征参数。实验表明，基于LSSVM的话者识别比传统的SVM话者识别计算复杂度小，训练时间短，效率更高；同时，识别率也有一定的提高，对话者识别有很强的适应性。
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