본 실시 예 에 있 어서 , 타 겟 성문 특징 과 테스트 성문 특징 은 I - vector ( 즉 identifying vector , 식별 벡터 ) 특징 인 것 이 바람직 하 다 . 임의 의 I - vector 특징 은 I - vector 알고리즘 을 이용 하 여 획득 할 수 있 고 , i - vector 알고리즘 은 숨 음 변수 를 추정 하 는 방법 으로서 , 고정 된 길이 의 저 차원 벡터 로 한 단락 의 음성 을 나타내 고 , I - vector 특징 의 추출 과정 에서 클래스 내 , 클래스 간 의 분산 은 별도 로 고려 하 지 않 고 , 이 를 서브 공간 에 방치 하 며 , 다시 말 해서 총 변량 공간 ( total variablity space ) 중 으로부터 고려 하 여 , 무 감독 의 방법 으로 트레이닝 을 진행할 수 있 고 , 또한 총 변량 공간 중 에서 언어 종류 와 관련 이 없 는 정보 를 제거 하 여 , 차원 을 감소 시키 고 소음 을 제거 함 과 동시 에 , 최대한 도로 언어 종류 에 관련 되 는 성학 정보 를 보유 한다 .