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:

- Nicht-parametrische Methoden - erlegen den Daten keine Beschränkung auf; sie benutzen kein Modell, um den Raum zu beschreiben. Ihr Hauptvertreter ist die K-Nächster-Nachbar-Methode (KNN). KNN findet k nächsten Vektoren zum Unbekannten und verwendet dann einige Kriterien um über das Ergebnis zu entscheiden.
- Parameter basierende Methoden- übernehmen gewisse Strukturen des Merkmalsraums und modellieren ihn mit einigen Parametern. Die erfolgreichste und am häufigsten verwendete ist die Mischung von Gaußverteilungen. Dieses Modell wird als Gaussian Mixture Model (GMM) bezeichnet. Bei fehlenden Daten und unter Verwendung geeigneter Modelle, die mit dem Raum übereinstimmen, sind diese Verfahren besser als nicht-parametrische Methoden.
- Diskriminative Methoden - versuchen den Merkmalsraum, zu modellieren / teilen, so dass der Klassifizierungsfehler so klein wie möglich ist. Es ist sehr einfach, dies mit den Trainingssätzen der Datenbank zu machen, aber es ist schwieriger, es mit ungesehenen Daten zu machen (nur schätzen). In einer solchen Situation ist eine gute Generalisierungsfähigkeit erforderlich (niedrige Fehlerquote). Die wichtigsten Vertreter dieser Gruppe sind neuronale Netze (NN) und Support Vector Machines (SVM). Sowohl NN als auch SVM können unter bestimmten Bedingungen ausgezeichnete Ergebnisse liefern.
- Generative Verfahren - zielen darauf ab, den Raum so nahe wie möglich zu beschreiben, und versuchen nicht, einzelne Benutzer zu unterscheiden. Wenn die Modelle perfekt mit den Daten übereinstimmen (in der Realität tun sie es nicht) ist es möglich, einen optimalen Klassifikator zu konstruieren, der mit geringsten Kosten arbeitet und als Bayes-Klassifikator bezeichnet wird. Auch hier ist das erfolgreichste Modell der oben genannte GMM.

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