2 Identificación del hablante
2.5 Compensación de entorno

Para disminuir la variabilidad de sesión causada por diferentes condiciones de ensayo de estudios (ruidos de fondo, diferentes parámetros acústicos de dispositivos de grabación y salas) se han definido y empleado varios conceptos. Los métodos más básicos normalizan de manera uniforme la dinámica de la señal mediante la manipulación de la potencia total o tratan de igualar la potencia de cada banda de frecuencia de un espectro de voz promedio utilizando normalmente la resta del valor medio de los picos. Además, es posible utilizar técnicas de filtrado fijas que hacen hincapié en una señal de voz general, como la amplificación de la modulación de espectro del habla o el filtrado relative spectral analysis (RASTA). Otros métodos más sofisticados intentan encontrar características de inscripción o mapeo de transformaciones óptimas a las características observadas en el entorno de trabajo (los llamados métodos de función de mapeo) o para transformar los modelos integrales de hablantes para que coincidan con el modelo del entorno de trabajo (se llama síntesis del modelo de hablante). Sin embargo, estos métodos se basan en matemáticas avanzadas, y adaptan su comportamiento a los datos entrantes. Así, si el entorno de trabajo está cambiando a la vez que su asignación óptima.

Otra solución menos sofisticada, pero útil en algunos momentos, es tener muestras pregrabados de voz (características o modelos) en diferentes condiciones y previamente al reconocimiento detectar el apropiado. A continuación, se utiliza el mejor ambiente para una grabación en particular. Es obvio que los mejores resultados se observan cuando hay una coincidencia entre los entornos de trabajo y las pruebas.

Para obtener una visión más detallada sobre el tema de reconocimiento del hablante, por favor, estudiar la referencia [2].