El habla es un tipo de señal complicada producto del resultado de una serie de trans¬formaciones ocurridas en diferentes niveles: semántica, lingüística y acústica. Estas trans¬formaciones conducen a diferencias en las características de un individuo ampliamente estudiadas por la Biometría. La identificación de locutor (identificar quién es la persona que emitió la voz) en síntesis, es un análisis detallado de las características del habla de cada individuo basado en puntuaciones. En este contexto este proyecto se centró en la identificación de locutor mediante Coeficientes Cepstrales en las Frecuencias Mel o Mel Frequency Cepstral Cofficients (MPCC) y Modelos Ocultos de Markov o Hidden Markov Model (HMM). Iniciando el procesamiento de voz, para obtener las características más importantes de un individuo se utilizó Coeficientes Cepstrales en las Frecuencias Mel , debi...