Aculab宣布与约克大学（University of York）进行了一项语言和语言科学研究项目，该项目题为旨在使用语言知名的自动说话者认可，以研究如何通过自动说话者识别（ASR）系统映射来捕获的说话者的信息，以表达声音的语言属性。这项研究可能对ASR的发展和改善有影响，增强对ASR的公众和司法理解，并改善对取证的语音分析。
该项目由博士培训合作计划弗罗卡（White Rose Arts of Arts and Wanthissiant）资助。它将解决ASR系统在多大程度上捕获语音的有形语言属性，是否了解ASR系统捕获的信息是否能够预测哪种说话者会给他们带来问题，以及是否可以使用语言信息来改善ASR的性能。
Aculab说，尽管实验中高级ASR系统的错误率较低，但对它们实际捕获的信息知之甚少。同时，该技术越来越多地用于法医应用和法律环境中。
Aculab的演讲技术总监Ladan Baghai-Ravary博士解释说：“我们将很高兴接待成功的学生，并通过商业环境中的经验提供独特的与就业相关的技能。” “这个协作项目将使我们能够解决我们技术的新法医应用程序，总的来说，它将通过提供法律上可接受的解释和对这种系统可以提供的证据的合理性来增加法证行业内自动语音和语音分析的吸收。”
据公告称，理解和建模人的声音对于语言学和语音和科学等人文科学（例如工程和计算机科学）很重要。不同的学科以不同的方式处理该问题，但是，很少有什么可以探索学科之间的交集。
约克大学语言与语言科学系Vincent Hughes博士说：“约克与Aculab之间的合作是独一无二的，我们很高兴与ASR Systems的领先商业开发商合作。”
休斯说，约克主持了全球领先的法医言语研究中心之一，该项目是对同类唯一的大规模调查之一。
Aculab产品经理Ian Colville最近分享了有关如何的见解使用语音生物识别技术安全解决方案在一个生物特征更新中，来宾帖子。
