eer
用的清華資料集訓練（8000hz，16bit）
測試資料是自己錄製的對應8000hz，16bit
使用清華資料集自帶的測試集10s註冊，eer在7%左右，20s註冊。eer在4%左右；
自己錄製測試語音的分值幾個都比較接近：
分析可能的原因：
1、8k取樣率低了，群裡測試語音識別8k的準確率會降低不少，普遍採用16k
2、沒有加入自己的資料進行訓練
3、通道干擾，訓練的資料還是相對「乾淨」許多
4、訓練集不夠
識別太過耗時
提取ivector（ivector 400dim 、gmm 1024dim、11s的語音）居然需要7s才完成，非常慢，具體原因還在分析，還不清楚為什麼這麼耗時
處理：經過**段執行時間檢測，定位到，耗時的主要是ivector提取器載入的過程，要接近4s才能完成
clock_t start = clock();
// g_num_threads affects how computederivedvars is called when we read the
// extractor.
g_num_threads = sequencer_config.num_threads;
ivectorextractor extractor;
readkaldiobject(ivector_extractor_rxfilename, &extractor);
clock_t ends = clock();
kaldi_log << "running time : " << (double)(ends - start) / clocks_per_sec;
// running time : 3.76
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