Un nuevo método utiliza aprendizaje contrastivo intervencionista para refinar modelos base de habla transformando sus representaciones entrelazadas en subespacios separados de contenido y hablante. El enfoque mejora el rendimiento de verificación del hablante fuera del dominio y demuestra una clara separación de la información del hablante y del contenido en los subespacios aprendidos.