話者認識
典型的な例として数字列を読み上げさせるシステムがある。登録フェーズでは、どの数字も同じ程度に出現するよう注意深く選ばれた数字列を読み上げさせる。これによって、各数字についての話者固有モデルを学習する。この方式ではそのようなモデルが10個だけあればよいという利点がある。テストフェーズでは、ランダムな数字列を提示し、同時に内部では数字毎のモデルを連結した話者モデルを構築する。登録時とテスト時で話者の話す言語が異なる可能性は低いため、言語に依存しないシステムを容易に構築できるという利点もある。
テキスト独立システムは話者識別で使われることが多い。というのも話者識別では、話者の話す内容をほとんど制限できないためである。この場合、登録フェーズで登録されるテキストとテストされるテキストは違うものである。実際、登録はユーザーが気づかないうちに行われている可能性もあり、何らかの音声の録音があれば十分である。
テキスト独立システムでは話されるテキストの内容に関する知識は利用できないので、一般的な話者の声の特性だけを利用する。このため、認識精度は限定される。一方、言語は何であってもよい。