Nhúng loa là công nghệ chuyển đổi các đặc điểm giọng nói từ âm thanh thành các vectơ có độ dài cố định có thể được xác định và so sánh dưới dạng bản in giọng nói cho mỗi loa.
Nhúng loa là thuật ngữ chung cho công nghệ chuyển đổi giọng nói của người nói thành một vectơ có độ dài cố định (dấu giọng nói) bằng cách sử dụng mạng thần kinh và xác định danh tính của người nói dựa trên các yếu tố như độ tương tự cosine. Phương pháp đại diện là x-vector, được cho là được áp dụng rộng rãi, trong đó TDNN (mạng thần kinh trễ thời gian) được huấn luyện về nhiệm vụ nhận dạng người nói và đầu ra tổng hợp thống kê của lớp giữa được trích xuất dưới dạng nhúng. Nó xuất hiện như một sự kế thừa của i-vector và d-vector, đồng thời đã trở thành công nghệ cơ bản để xác minh loa, tách loa và điều chỉnh chất lượng giọng nói cho bản sao giọng nói. Trong các hoạt động thực tế kể từ năm 2026, xu hướng chủ đạo sẽ là sử dụng các mô hình được đào tạo trước từ pyannote.audio và SpeechBrain thông qua API và xu hướng tự học sẽ bị tránh vì nó yêu cầu dữ liệu và chi phí gắn nhãn người nói trên quy mô lớn. Giá thị trường dựa trên mức giá trả theo mức sử dụng cho API đám mây và độ chính xác cần thiết càng cao thì chi phí càng cao. Điều đáng tiếc là nếu môi trường ghi âm (micrô, tiếng ồn, chất lượng đường truyền) khác nhau thì việc nhúng có thể dễ dàng sai lệch ngay cả với cùng một loa và cần có các biện pháp giả mạo riêng biệt để phát hiện hành vi mạo danh. Khi chọn công cụ, thông lệ tiêu chuẩn tại hiện trường là so sánh chúng dựa trên ngôn ngữ được hỗ trợ, độ trễ và số lượng thứ nguyên nhúng.