발화자 독립 분할
같은 참가자의 모든 클립이 훈련·검증·테스트 중 하나의 분할에만 속하도록 그룹화를 유지하면서 레이블 비율을 계층화한 분할 방식으로, 목소리 식별 정보가 학습에 유출되는 것을 방지한다. 논문에서는 StratifiedGroupKFold를 이용해 60/20/20의 참가자 기반 분할을 생성하여 스피커 유출을 차단했다. 이 절차는 임상 음성 데이터에서 과대적합을 억제하고 일반화 평가의 신뢰도를 높인다.