基于安卓的说话人识别app开发，需要用到一些声音处理技术和机器学习算法，以识别不同说话人的声音特征，并对其进行分类和识别。
具体的步骤如下：
1.录制语音：使用安卓设备的麦克风录制不同人的语音，每个人的语音应该有足够的数量和长度，以便于建立模型和训练算法。
2.特征提取：利用数字信号处理技术，对录音进行预处理和分析，提取声音信号的特征参数，如声音的频率、幅度、能量等等。
3.建立模型：利用机器学习算法，建立分类器，将不同人的声音特征输入到分类器中进行训练。训练过程中，分类器会不断地根据不同的声音特征对各个说话人进行分类，直到达到最佳分类效果。
4.识别测试：使用新的语音样本，对说话人进行识别测试，将新的声音数据输入到训练好的分类器中进行测试，得出对应的说话人。
5.优化和改进：不断地改进和优化算法和模型，提高分类的准确性和稳定性，以适应不同环境下的使用和应用。
总的来说，基于安卓的说话人识别app开发需要利用音频处理技术和机器学习算法，合理利用如录音、特征提取、模型训练和识别测试等步骤，以实现语音识别功能，并不断保持改进和优化以适应不同的应用场景。
