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针对生物特征模板涉及用户隐私而易受到各种攻击的问题，在定义随机映射形式化表示的基础上，结合主流文本无关说话人识别技术，提出了一种基于随机映射的声纹模板保护方法。在注册阶段，将声纹特征映射至随机空间再训练高斯混合模型（GMM），并存储模型参数作为模板；在认证阶段，待认证的声纹特征在相同的变换域与模型库进行匹配。文中还给出了该方法在认证性能保持和安全性方面的理论分析．实验结果表明，适当降维能在提高安全性的同时近似保持GMM的身份认证性能，而目前基于矢量量化的认证性能下降超过8％，说明随机映射更适用于基于GMM