基于伽马通频率倒谱系数（GFCC）的短语音说话人确认是一种先进的生物特征识别技术，主要用于在短时语音信号中验证说话人身份。GFCC通过模拟人类听觉系统的非线性特性，特别是耳蜗对声音的处理机制，能够更有效地提取语音信号中的个性化特征。相比传统的梅尔频率倒谱系数（MFCC），GFCC在噪声环境和短语音条件下表现出更强的鲁棒性，适用于电话客服、安防系统等实际场景。该技术通过高斯混合模型（GMM）或深度神经网络（DNN）等分类器进行建模，能够实现高精度的说话人确认，为身份认证提供了一种便捷可靠的解决方案。
