6.1.4 Considerazioni

La tecnica K-LIN ha offerto buoni risultati, infatti, con i modelli delle LIN perfettamente adattati e con sole 9 frasi, permette il riconoscimento del parlatore con una precisione del 100%. Una volta associata la LIN corretta al parlatore, essa può essere utilizzata per il riconoscimento delle successive frasi di quel parlatore, apportando un miglioramento di circa il 6.5% nelle prestazioni del parlatore.

Il primo passo per determinare la LIN giusta consiste nell'effettuare il run-forward degli ingressi della rete, al fine di calcolarne gli errori. Questi ingressi vengono propagati nella rete senza nessuna trasformazione, poichè ``passano'' attraverso una LIN identità. Gli errori calcolati al livello di uscita sono però dipendenti solo dal valore della rete SI. L'errore retropropagato non è preciso, poichè non è stato generato direttamente dalla LIN dei vari parlatori. Quando la rete SI genera meno errori vi è una correzione minore dei parametri $\lambda$, mentre quando vi è un errore maggiore anche la correzione dei $\lambda$ è più elevata. Tutto ciò, sempre in modo proporzionale alle uscite delle LIN. Nella prossima sezione sarà esposto un metodo che tenta di risolvere questo problema.