支持向量机是统计学习理论的一个重要的学习方法,也是解决模式识别问题的有效工具。本文把支持向量机应用在说话人识别系统中,对支持向量机的SMO算法进行了论述,并对SMO中有关两个待优化拉格朗日乘子的选取做了改进,用简单的排列算法取代函数集中的遍历操作来使目标函数值下降,实验证明SMO算法具有占用内存少,运算速度快等优点,本文中的SMO改进算法可以节省50%时间。