Negli ultimi anni, sebbene il riconoscimento vocale sia molto promettente, la sua adozione su larga scala è stata ostacolata da prestazioni non ottimali, caratterizzate da una bassa precisione e da problemi di affidabilità. Tuttavia, affrontare queste sfide è essenziale per sfruttare appieno le capacità del riconoscimento biometrico vocale, visto che i sondaggi indicano la preferenza per la biometria vocale. Nelle situazioni in cui viene impiegata l'autenticazione biometrica remota del parlante, il mantenimento dell'integrità dei vettori di caratteristiche cepstrali estratti diventa fondamentale in presenza di rumore di canale. Per migliorare l'accuratezza del riconoscimento del parlante nelle applicazioni remote, viene proposto un approccio innovativo in cui i codici LDPC (Low-Density Parity-Check) e i codici Polar vengono utilizzati sia per la memorizzazione che per la trasmissione dei coefficienti cepstrali di Mel-frequenza (MFCC) estratti dai campioni vocali. Vengono descritti quattro metodi proposti e implementati che consentono di ottenere tassi di errore di bit più bassi su canali rumorosi e un alto tasso di precisione per il sistema di riconoscimento remoto dei parlanti. Il libro si conclude con l'uso suggestivo della codifica LDPC e della codifica Polar come parte integrante del riconoscimento remoto del parlante come parte del sistema di autenticazione biometrica multimodale.