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在基于全差异空间因子（i-Vector）的说话人确认系统中，需进一步从语音段的i-Vector表示中提取说话人相关的区分性信息，以提高系统性能．文中通过结合锚模型的思想，提出一种基于深层置信网络的建模方法．该方法通过对i-Vector中包含的复杂差异信息逐层进行分析、建模，以非线性变换的形式挖掘出其中的说话人相关信息．在NISTSRE2008核心测试电话训练一电话测试数据库上，男声和女声的等错误率分别为g．96％和6．18％．进一步与基于线性判别分析的系统进行融合，能将等错误率降至4．74％和5．35％．