話者認識
「声紋」の処理や格納には様々な技術があり、周波数推定、隠れマルコフモデル、パターンマッチング、ニューラルネットワーク、決定木などがある。
周辺騒音レベルによって、音声サンプルの収集が妨げられることもある。そこで、精度を上げるためにノイズリダクションアルゴリズムを利用する。発声時に話者が何をしているかでも認識精度が影響を受けるし、登録時とテスト時の電話が違うとやはり認識精度が低下する。加齢による声質の変化も考慮する必要がある。システムによってはそのような長期的な声の変化を捉えるため、テストが行われる度に話者モデルを更新していく。
話者認識エンジンは、より大きな音声処理/制御システムの一部として販売されることが多い。話者認識には、既存の電話などを流用でき、追加のハードウェアはほとんど必要とされない。