本人在MATLAB平台上设计了具体的说话人识别系统用户界面。在实验当中实现的功能有采集语音、预处理、特征提取、识别，如：对说话人进行实时录制并进行处理之后存到训练语音行列中；实时为说话人进行录音并进行处理，然后对训练语音进行匹配，得出较理想的结果。通过这个实验让本人对关于语音识别的理论知识有了更深层的了解并对已理解的部分知识起了验证的效果。

本论文中把语音进行数字化。在对其进行传输、存储和识别。本论文中按照预处理、特征提取、训练和识别等四个方面的方法来对语音信号进行重点处理。而这其中预处理与特征提取是最为重要的。为了完成以上处理，本人运用了MATLAB R2014a开发工具以及GUI用户界面开发和数据计算能力。使用VQ模型作为训练辩别的方法，利用MFCC提取特征，使用k-means算法建立码库，最后完成说话人识别小型的系统。

BP神经网络用于数据分类，基于语音特征信号分类的示例。语音识别的运算过程为：首先，待识别语音转化为电信号后输入识别系统，经过预处理后 用数学方法提取语音特征信号，提取出的语音特征信号可以看成该段语音的模式 。然后，将该段语音模型与已知参考模式相比较，获得最佳匹配的参考模式为该段语音的识别结果。