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目前,互联网身份认证普遍采用单一的固定密码认证模式,认证安全性非常低,因此迫切需要一种安全系数高又能普及的身份认证方式。声纹作为一种高活性生物特征,用于身份认证具有十分广阔的应用前景。基于深度学习(DL)的语音认证系统包含两个模型:声纹辨别(VI)模型和声纹文本匹配(VTM)模型,都基于卷积神经网络(CNN)。其中,VI模型是一个二分类模型,主要用于确认当前说话人是否为恶意(录音)攻击者;VTM模型是一个多分类模型,主要用来匹配用户预先设定的身份认证信息。通过实验,两个模型在ASVD数据集的识别率分