Работа посвящена развитию методов распознавания личности на основе голосовых данных. Предложен новый подход к формированию векторов признаков при предварительной обработке голосовых образцов, основанный на построении гистограмм частотных распределений мел-частотных кепстральных коэффициентов. Отличительной особенностью является независимость полученного вектора от длины исходного голосового образца, его относительно малый размер и учет в нем разброса индивидуальных характеристик голосового тракта идентифицируемого субъекта. Разработан программный модуль идентификации личности по голосу на основе предложенного подхода и метода опорных векторов. Программный модуль реализован на языке Matlab с использованием функций пакета Voicebox. Проведено сравнение с традиционно используемыми при решении задачи иден- тификации дикторов векторами признаков. Тестовые испытания разработанного модуля показали, что предложенный подход к предварительной обработке голо- совых данных позволяет достичь относительно низкого значения вероятностей ошибок первого и второго рода и может использоваться при построении эффективных систем речевой идентификации.