基于小波倒谱系数和概率神经网络的取证说话人识别模型是一种先进的语音识别技术，主要用于司法取证和安全监控领域。该模型结合了小波倒谱系数（WaveletCepstralCoefficients,WCC）的特征提取能力和概率神经网络（ProbabilisticNeuralNetwork,PNN）的分类优势，能够高效准确地识别说话人身份。小波倒谱系数通过对语音信号进行小波变换和倒谱分析，提取出具有较强区分性的声学特征，能够有效捕捉语音信号的时频特性。概率神经网络则利用概率密度函数进行分类，具有训练速度快、分类精度高的特点，特别适合处理高维特征数据。该模型在司法取证中可用于语音证据的分析和比对，在安全监控领域可用于实时身份验证和语音检索。实验结果表明，该模型在噪声环境和语音变异情况下仍能保持较高的识别率，具有较好的鲁棒性和实用性。
