《表1 总体性能对比：基于深度神经网络的说话人识别模型研究》

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《基于深度神经网络的说话人识别模型研究》

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表1中，本文所提出的DNN模型相较于传统的GMM-UBM以及GMM方法均有不同程度的提高。本文所提出的DNN的识别率最终稳定在95%左右，而GMM-UBM只有80%以及GMM的70%左右。采用DNN方法系统在识别人数增加的情况下没有明显的下降，而且比采用GMM-UBM模型识别率提高了15%左右，论文所设计的DNN模型有着较高的识别率。