隨著科技的進步，各種通訊設備日新月異，由於各種通訊設備傳送的訊號以影像及語音為大宗，在犯罪偵查上，語者鑑定(speaker verification)的重要性，與日俱增。時域的語音波形經預強調(pre-emphasis)、取音框(windowing)、加視窗(window weighting)與線性預估碼LPC(linear predictive coding)分析後，可轉成頻域的共振峰(formant)頻譜，共振峰頻譜在語者鑑定中是一個極為重要的鑑定依據。在本文中，我們將共振峰頻譜分解成基頻頻譜與p/2組的非基頻頻譜，分別進行鑑定，其中p為LPC分析的階數(order)，由於此1+p/2個頻譜的資訊被獨立地鑑定，不會因彼此的干擾而造成誤差，由實驗的結果顯示，可大幅降低鑑定的錯誤率。 關鍵詞：語者鑑定、線性預估碼、共振峰。