语音识别是人工智能领域中至关重要的组成内容，在电力会议中应用声纹识别技术对角色进行分离可有效提高语音识别的准确度和信息利用率。首先，通过对会议场景的语音声谱图仿真分析，证实可通过声谱图的纹理特征完成会议多角色语音分离。其次提出基于声纹识别的哈希相似度语音分割方法，以一定精度对多角色语音转换点进行判断，并采用基于声纹识别和梅尔频率倒谱系数(MFCC)的特征融合模型，在保持人耳听觉良好的前提下，更准确地从重叠语音段中分离出关键角色的语音信息。再次，采用最佳支持向量机提取角色语音特征，以实现不同角色语音段的聚类。最后，借助自建的多角色混合语音数据进行性能评价，验证所提方法的分离准确度均值为88%左右。