2 Sprecheridentifikation
2.4 Klassifizierung / Entscheidungsalgorithmus

Nach der Merkmalsextraktion und einer möglichen Normalisierung / Kompensationsphase (wird im nächsten Abschnitt dargestellt) muss eine Klassifizierung durchgeführt werden, um zu entscheiden, welcher Benutzer (Funktionen oder Modelle) dem Unbekannten am nächsten kommt. Dennoch ist es möglich, alle abzulehnen, wenn die Koinzidenz / das Vertrauen zu niedrig ist. Es gibt mehrere erfolgreiche Klassifizierungs-Techniken, die sich folgendermaßen unterscheiden: in ihrer Komplexität, in ihrer Art wie sie arbeiten und was sie von den verarbeiteten Daten übernehmen. Diese Methoden sind in verschiedene Hauptkategorien mit ihren jeweiligen Vor- und Nachteile eingeteilt:

Es ist also vorteilhaft, allgemeine Modelle eines universellen Sprechers zu verwenden, die auf Trainingsproben zahlreicher Sprecher basieren.