Systemy zależne od treści są systemami wykorzystującymi z góry ustaloną sentencję lub słowo, nazywane hasłem, w celu treningu systemu i ostatecznego rozpoznawania. Przykładowo, użytkownik systemu, w celu potwierdzenia swojej tożsamości może być poproszony o odczytanie przypadkowo wybranej sekwencji liczb.
W systemach niezależnych od treści nie ma żadnych ograniczeń związanych z wypowiadanymi przez użytkownika słowami. Zatem treść wypowiedzi z nagrań treningowych oraz sentencje wypowiadane podczas testu mogą być kompletnie inne, a system musi wziąć pod uwagę niedopasowanie fonetyczne.
Rozpoznawanie niezależne od treści jest znacznie trudniejsze od rozpoznawania zależnego od wypowiadanych słów. Systemy nie zmieniają swojej skuteczności ze względu na informacje zawarte w wejściowym sygnale głosowym. System opiera swe działanie na atrybutach głosu mówcy, nie skupiając się na sekwencji wypowiadanych przez niego słów.
Model niezależny od wypowiadanego tekstu, przez brak ograniczeń dotyczących wypowiadania jakiegokolwiek hasła, jest bardziej elastyczny. Jest też najbardziej klarownym systemem, ponieważ model rozpoznawania mówcy może być jasno oddzielony od modelu rozpoznawania mowy w przeciwieństwie do rozpoznawania zależnego od treściTomi Kinnunen, Haizhou Li (2009) .Rodríguez, D.S. , Kraków 2008, s.