AMR 12.2k的语音编码程序，matlab调用mex文件实现。 speechencode函数实现语音编码部分，speechdecode函数实现解码。测试文件testAMR.pcm为标准PCM文件，8000采样率，单声道，16位PCM编码，时长30s。通过speechencode生成12.2k码率二进制01比特流，并保存为文件bit.txt。speechdecode将比特流还原为PCM文件。PCM文件可用CoolEdit试听，音质良好，几乎无损失。
在文本无关说话人确认领域，基于总差异空间的说话人确认方法已成为主流方法，其中概率线性判别分析(Probabilistic Linear Discriminant Analysis, PLDA)因其优异的性能受到广泛关注。然而传统PLDA模型没有考虑注册语音与测试语音时长失配情况下的差异信息，不能很好地解决因时长失配带来的说话人确认系统性能下降的问题。该文提出一种估计时长差异信息方法，并将此差异信息融入PLDA模型，从而提高PLDA模型对时长差异的鲁棒性。在NIST数据库上的实验表明，所提出的方法
