提出了一種將基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡（Deep Neural Network，DNN）特征映射的回歸分析模型應用到身份認證矢量（identity vector，i-vector）/概率線性判別分析（Probabilistic Linear Discriminant Analysis，PLDA）說話人系統(tǒng)模型中的方法。DNN通過擬合含噪語音和純凈語音i-vector之間的非線性函數(shù)關(guān)系，得到純凈語音i-vector的近似表征，達到降低噪聲對系統(tǒng)性能影響的目的。在TIMIT數(shù)據(jù)集上的實驗驗證了該方法的可行性和有效性。