話者認識（わしゃにんしき、）は、人間の声から個人を認識（識別や認証）するコンピュータによる処理。音声から特徴を抽出し、モデル化し、それを使って個人の声の認識を行う。
照合/認証と識別.
例えば、ATMが話者認識を生体認証として使っている場合、それは話者照合/話者認証である。また、何らかの音声記録から犯罪者の声がないかを探す場合、犯罪者の声のデータベースとの照合によって話者識別を行うことになる。
話者照合は、セキュリティを確保したアクセスを必要とする場合に利用される。システムは利用者の知識を前提として運用され、利用者が協力することで成り立つ。話者識別システムは、逆に利用者に知られないように行われることが多い。例えば、ユーザーを正しいメールボックスに誘導する、議論に参加している話者を識別する、音声認識システムに話者が入れ替わっていることを知らせる、ユーザーがシステムに既に登録済みかどうかを調べるといった利用が考えられる。
話者識別.
前者は生体認証とは関係しない。
話者識別は複雑な音声処理アルゴリズムに基づいている。一方、話者照合はやや単純な声紋の照合に基づいている。
話者認識の手法.
話者認識システムには、登録フェーズとテストフェーズがある。登録では、話者の音声が録音され、いくつかの特徴を抽出して「声紋」または「テンプレート」あるいは「モデル」を構築する。テストフェーズ（認証フェーズまたは識別フェーズ）では、そのテンプレートまたはモデルと話者の音声が一致するかを調べる。
テキスト独立システムは話者識別で使われることが多い。というのも話者識別では、話者の話す内容をほとんど制限できないためである。この場合、登録フェーズで登録されるテキストとテストされるテキストは違うものである。実際、登録はユーザーが気づかないうちに行われている可能性もあり、何らかの音声の録音があれば十分である。
テキスト独立システムでは話されるテキストの内容に関する知識は利用できないので、一般的な話者の声の特性だけを利用する。このため、認識精度は限定される。一方、言語は何であってもよい。
技術.
「声紋」の処理や格納には様々な技術があり、周波数推定、隠れマルコフモデル、パターンマッチング、ニューラルネットワーク、決定木などがある。