本发明公开了一种基于特征差异最大化的说话人识别方法，使得说话人特征差异最大化，增加区分性。降低说话人识别系统的错误率。首先将训练集集的全部音频文件进行预处理，生成语谱图特征。将语谱图特征作为VGG‑M的输入，生成嵌入特征(embedding)。然后使用NPLDA打分选取三元组语音对，使用NPLDA的目标函数训练NPLDA模型，使用互信息损失函数计算正负样本对的损失，与NPLDA共同训练VGG‑M网络。在测试阶段，使用训练好的网络提取测试说话人和目标说话人的嵌入特征。使用余弦打分计算两种嵌入特征的相似度，即相似度得分。将计算好的相似度得分与设置好的阈值进行比较，判断是否语音来自同一说话人。该方法通过NPLDA选取三元组对，使得不同说话人特征差异更明显，并利用互信息损失函数和NPLDA共同优化网络，降低识别的错误率。本发明可以应用于说话人识别领域。