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针对一些说话人识别方法在应用中要面对海量的集外数据，其很低的错误接受率也会带来大量识别错误的情况，进行了极低错误接受率的说话人识别技术的研究，以求在保证召回率的前提下，将错误接受率降低至约万分之一的水平。研究的重点是对经典的高斯混合模型．通用背景模型（GMM-UBM）方法进行了改进，加入一个确认判决机制来进一步拒绝集外误识，尝试了三种确认方法——基于粗粒度分析窗的方法、基于集外竞争模型的方法、基于变化状态统计矢量的方法。实验结果表明，这三种方法都能够有效降低错误接受率指标，其中基于变化状态统计矢量的方法取