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<正>0引言在全球化以及多民族、多文化相互交融的时代背景下,人们使用的语言通常不止一种。因此,跨语种的说话人识别逐渐成为研究的热点[1]。国内外对于跨语种说话人识别的研究已经有所收获,但是有关工作主要集中在通过改进算法从而提高识别准确性,对说话人相关的个性化特征以及不同传递条件下的说话人识别方面的研究较少,例如如何在噪声条件下提高说话人识别的鲁棒性等。