Die Erkenntnisse dieser Studie legen nahe, dass Attractors in Spracherkennungssystemen möglicherweise nicht unbedingt spezifische Sprecheridentitäten kodieren müssen, sondern lediglich ausreichend Informationen enthalten müssen, um Sprecher in einem Gespräch zu unterscheiden. Dies könnte die Entwicklung von effizienteren und parameterärmeren Modellen ermöglichen, da weniger spezifische Informationen in den Attractors benötigt werden. Darüber hinaus könnte die Verwendung von VIB dazu beitragen, die wesentlichen Informationen innerhalb neuronaler Netzwerke zu erfassen und die Modelloptimierung zu verbessern.