《表2 不同模型下的女性说话者NIST SRE 2010扩展测试集的性能》

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《基于PLDA信道补偿的说话人识别算法》

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这些实验的开发和评估条件总结在表1中。表2总结了所有这些方法对NIST 2010评估中所有扩展核心条件的女性部分的结果。识别准确性以等错误率（EER）和最小检测代价函数（minDCF）为标准。第一行表示出了使用没有LN的I矢量的G-PLDA系统的性能。第二行使用归一化的I-Vector的G-PLDA可见效果不错。第三行显示应用独立的线性转换给原始I-Vector的使用带来了一定的效果但是效果并不明显。在第四行中等错误率显示出本文算法具有显着的改善。这表明I矢量概率密度函数的高斯化对于PLDA分类是有效的。对于表3中NIST 2010扩展核心条件的男性部分，与表2中相似也可以观察到较大的改善。