本文提出一种基于最大似然聚类的GMM优化方法，用于提升说话人辨认系统的性能。通过改进传统GMM参数估计过程，该方法有效提高了模型的区分能力。实验结果表明，该方法在语音识别任务中具有更好的准确率和稳定性，为说话人辨认技术提供了新的思路。
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