当评估数据集的领域与训练数据集的领域相似时，用于说话者识别的i-Vector方法取得了良好的性能。但是，在现实应用中，训练数据集和评估数据集之间始终存在不匹配，导致性能下降。为了解决这个问题，本文提出通过方法取得了良好的性
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Unsupervised Domain Adaptation Via Domain Adversarial Training For Speaker Recognition
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