首先分析了典型说话人识别系统的各关键技术，详细分析了矢量量化技术在 说话人识别中的应用，研究了码本训练算法以及说话人判别算法，对算法中各参 数值的选取进行了讨论 其次根据系统的需求建立一个小的语音库，录制语音信 号，并对采集的语音信号进行预处理，检测语音信号的起始端点 在MATLAB 环境下仿真说话人识别系统，验证系统设计方案的可行性:特征提取阶段，提取 语音信号的12阶美尔倒谱系数以及各阶倒谱系数对应的1阶差分倒谱系数，在 训练阶段，采用分裂法和GLA算法相结合的矢量量

为在极低速率下实现高质量的语音编码,提出了一 种新的有效的线谱对( LSP)参数量化算法——P-RS- MSM Q 算法。此算法以多帧联合矩阵量化作为基本框架,引入了基 于超级帧模式的均值去除和帧间预测策略、 矩阵分裂和子矩 阵多级量化策略 同时提出了基于语音帧短时谱能量的帧 内加权和基于超级帧中各子帧重要性的帧间加权策略等。-Very low rates in high-quality speech coding, a new and effective LSP (LSP)

基于细胞规律算法的程序指导书籍，包含细胞分裂的编程算法等。-Guide books cell-based law algorithm procedures, including cell division process algorithm.