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近年来,针对说话人识别算法普遍受到信道因素的干扰问题,研究者提出使用总变化因子分析的识别方法对语音信道进行补偿得到了很不错的效果,其中概率线性判别分析(Probabilistic Linear Discriminant Analysis,PLDA)因其表现优异而受到学者们的关注。然而,高斯PLDA模型中I-Vector并非符合标准正态分布。因此论文在特征域利用特征弯折算法对梅尔倒谱系数(MFCC)进行处理,以消除背景噪声以及线性信道的影响。然后在模型域对I-Vector进行非线性转换使其分布更适合用PLD