화자 수 추정 오류를 줄이기 위해 스펙트럼 클러스터링 외에도 다양한 기술적 접근이 가능합니다. 예를 들어, 화자 분리 및 분류를 위해 딥러닝 기반의 엔드 투 엔드 모델을 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 화자 임베딩을 추출하고, 이를 기반으로 화자 분리 및 분류를 수행합니다. 또한, 화자 분리를 위해 주파수 도메인에서 작동하는 다양한 신호 처리 기술을 활용할 수도 있습니다. 예를 들어, 주파수 변환 및 필터링 기술을 사용하여 화자의 음성 신호를 분리하고 식별할 수 있습니다. 이러한 다양한 기술적 접근을 통해 화자 수 추정 오류를 줄이고 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.