说明：  介绍了一种非常实用的特征提取新方法，针对稀疏核主成分分析方法在特征提取中的不足, 提出了一种基于核K- 均值聚类的稀疏核主成分分析( Sparse KPCA) 的特征提取方法用于说话人识别。
(Introduced a very useful new method of feature extraction for Sparse Kernel Principal Component Analysis in Feature Extraction of the lack of a kernel-based K-means clustering of sparse kernel principal component analysis (Sparse KPCA) of the feature extraction methods for speaker recognition.)