标题“Stacked Bottleneck Features for Speaker Verification”指向了该文献研究的核心内容，即通过堆叠瓶颈特征（Stacked Bottleneck Features）来实现说话人验证（Speaker Verification）。这一过程涉及到高级的技术和算法，包括神经网络和深度学习。具体的知识点可以从以下几个方面来详细阐述：
1. 说话人验证技术：说话人验证是一种生物特征识别技术，它通过分析个体的语音特征来确认个人的身份。该技术广泛应用于安全领域，例如电话银行、手机解锁等。文本中提到的i-vector模型在文本无关的说话人验证方面表现出了有效性，它通过因子分析将每个语音段（utterance）表示为一个低维向量，使用GMM（高斯混合模型）超向量进行监督。
2. 瓶颈特征（Bottleneck Features）：瓶颈特征通常指的是深度神经网络中的一个隐藏层输出，这个隐藏层位于多个层的中间位置，因为它的维度比较低，因此得名“瓶颈”。在语音识别领域，瓶颈特征作为特征提取器，可以捕捉到更丰富的语音信息。
3. 神经网络与深度学习：文档中提到使用基于GMM超向量的级联神经网络来提取堆叠的瓶颈特征，并且集成了Dropout机制来提高泛化误差。深度神经网络（DNNs）和深度学习（Deep Learning）是机器学习的子集，它们使用了多层次的神经网络结构来学习数据中的复杂模式。
4. i-vector模型：i-vector模型基于GMM-UBM（高斯混合模型-通用背景模型）框架和线性子空间因子分析，目的是同时对说话人和通道空间进行建模，生成一个低维空间，被称为总变异性空间（total variability space）。在该空间中，每个语音段表示为一个固定长度的向量，即i-vector。
5. 概率线性判别分析（PLDA）：这是一种在i-vector基础上进行的相似性衡量方法，已经在说话人验证领域被证明是有效的。PLDA用于测量i-vectors之间的相似度，是评估验证性能的重要工具。
6. 应用实例：文档提到了将新提出的基于堆叠瓶颈特征的方法与i-vector方法在NIST SRE 2008女性短语音-短语音电话任务上进行了比较。实验结果显示所提出的基于堆叠瓶颈特征的方法有效性。
以上知识点展示了说话人验证领域的关键技术进展，以及神经网络和深度学习在语音识别等应用中的强大能力。通过这些技术的运用，可以在说话人验证方面达到更高的准确性和可靠性。
