2 Identificación del hablante
2.4 Algoritmos de clasificación y toma de decisiones

Después de la extracción de características la fase de normalización / compensación (que se presentará en la próxima sección) debe ser utilizada para decidir qué usuario (características o modelos) son los encierra una incógnita. Aún es posible rechazar cualquier si el partido / la confianza grabado es demasiado bajo. Hay varias técnicas de clasificación de éxito que difieren en su complejidad, así como en su funcionalidad y en lo que suponen los datos procesados. Estos métodos se clasifican en varias categorías principales, cada una con sus pros y contras de la siguiente manera:

- Métodos no paramétricos- no imponen ninguna restricción a los datos, por lo que no utilizan ningún modelo para describir el espacio. Su principal representante es el K-nearest neighbour method (KNN) KNN encuentra los k vectores más cercanos al desconocido y en base a ellos utiliza algunos criterios para decidir sobre el resultado.
- Métodos basados en parámetros- asumir alguna estructura del espacio de características y modelarlo por algunos parámetros. La más exitosa y de uso frecuente es la mezcla de distribuciones gaussianas. Este modelo se denomina Gaussian mixture model (GMM).. En ausencia de datos y utilizando modelos adecuados que coinciden con el espacio, estos métodos son superiores a los no paramétricos.
- Métodos discriminativos – intentar modelar / dividir el espacio de características de modo que el error de clasificación sea tan pequeño como sea posible. Es bastante fácil de hacer esto en la parte de la formación de la base de datos, pero es más complicado hacerlo (sólo estimar) para los datos que no se ven. En tal situación se requiere una buena capacidad de generalización (bajo error para las muestras que no se ven). Los más representativos de este gruo son las redes neuronales: neural networks (NN) y las máquinas de vectores: support vector machines (SVM). Ambos NN y SVM pueden dar excelentes resultados en condiciones específicas.
- Métodos generativos - Si los modelos se adaptan perfectamente a los datos (en la realidad no lo hacen), es posible construir un clasificador óptimo que alcanza el mínimo coste posible que definió Bayes, por lo que se conoce como la clasificación de Bayes. Una vez más, el modelo más exitoso es el mencionado anteriormente GMM.

Se ha descubierto que es beneficioso utilizar modelos generales de hablantes universales que han sido creados por las muestras de formación de muchos oradores.