说话人识别（Speaker Recognition，SR），又称声纹识别（Voiceprint Recognition,VPR），顾名思义，即通过声音来识别出来“谁在说话”。语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是通过声音识别出来“在说什么”。为了区分，本文的主题称为声纹识别VPR。
传统的VPR多是采用MFCC特征以及GMM模型框架，也取得了非常优秀的结果，不再赘述。后续也出现了I-ivector，深度学习等更多的算法框架。
说话人识别中的经典方法是I-Vector，I-Vector建模方式称为全局差异空间建模（Total Variability Modeling, TVM），采用该方法提取的I-Vector记为TVM-I-Vector。
在基于TVM-I-Vector的声纹识别系统中，我们一般可以分为三个步骤。第一步是统计量的提取，第二步是提取I-Vector，第三步是进行信道补偿技术。统计量的提取是指将语音数据的特征序列，比如MFCC特征序列，用统计量来进行描述，提取的统计量属于高维特征，然后经过TVM建模，投影至低维空间中得到I-Vector。
在TVM-I-Vector建模中，统计量的提取是以UBM为基础的，根据UBM的均值及方差进行相应统计量的计算。
基于DNN的说话人识别的基本思想是取代TVM中的UBM产生帧级后验概率。即采用DNN进行帧级对齐的工作，继而计算训练数据的统计量，进行全局差异空间的训练以及I-Vector的提取。
目前没有详细证据证明深度神经网络或组合i-vector的深度神经网络性能一定优于i-vector方法，可能原因是说话人识别中信道干扰较多，难以搜集足够数据训练深度神经网络。
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