해당 구체 적 인 실시 형태 가 제공 한 음성 식별 장치 에 있 어서 , 트레이닝 음성 을 통하 여 MFCC 특징 추출 과 음성 활동 검출 을 진행 하 며 , 가우스 혼합 모형 파라미터 를 추정 하 고 , 가우스 혼합 모형 파라미터 를 이용 하 여 통용 배경 모형 에 대한 트레이닝 을 진행 하 여 , 트레이닝 을 진행 한 가우스 혼합 모형 - 통용 배경 모형 을 획득 하 며 , 해당 가우스 혼합 모형 - 통용 배경 모형 은 식별 율 이 높 은 장점 을 구비 하 고 있 다 . 성문 등록 요청 을 수신 할 시 , 성문 등록 요청 중 의 타 겟 트레이닝 음성 은 트레이닝 을 거친 가우스 혼합 모형 - 통용 배경 모형 을 통하 여 특징 을 추출 하 고 , 타 겟 성문 특징 을 획득 하 며 , 타 겟 성문 특징 과 사용자 ID 를 성문 특징 데이터베이스 중 에 저장 하 여 , 음성 식별 과정 에 처리 대기 음성 식별 요청 중 의 사용자 ID 를 기반 으로 대응 된 타 겟 성문 특징 을 획득 하 며 , 테스트 성문 특징 과 비교 하 여 타 겟 성문 특징 과 테스트 성문 특징 의 화자 가 동일 한 사용 자 인지 여부 를 확정 하 여 음성 식별 효과 에 달할 수 있 다 .