该研究提出了三种基于边界的深度说话人嵌入学习损失函数，以提高说话人辨识性能。实验证明该方法比传统的交叉熵损失函数softmax表现更优，在两个数据集上实现了25%~30%的等误差率(EER)降低，并分别获得了2.238% EER和2.761% EER的性能表现。