针对PSO算法容易陷于局部极值的缺点，提出了一种改进的PSO优化算法（IPSO）。该算法根据粒子进化速度对粒子个体极值进行自适应扰动，使粒子及时跳出局部极值点而继续优化，从而扩大粒子搜索范围。改进后的PSO算法加快了收敛速度，能够很好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。同时，给出了应用IPSO算法训练支持向量机的方法，并将其应用于说话人辨识。改进后的PSO可以使SVM用较少的SV取得最优分类面，从而减少SVM的训练量，提高了说话人辨识速度。