다중 모달리티 (Multimodal) 화자 식별 시스템은 실제 배포 환경에서 두 가지 주요 과제에 직면합니다: 누락된 모달리티 (missing modalities)와 훈련 및 테스트 조건 사이의 언어 불일치 (language mismatch)입니다. 실제 시나리오에서는 배경의 다중 화자 대화, 주변 소음, 그리고 중첩된 음성이 식별 정확도를 더욱 저하시킵니다. 이러한 과제를 해결하기 위해, 우리는 POLY-SIM 2026 Grand Challenge를 위한 다중 모달리티 폴리글랏 (multimodal polyglot) 화자 식별 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 근본적으로 샘플별 입력 품질을 동적으로 평가하고 모달리티 정보를 통합하는 모달리티 융합 모듈인 적응형 모달리티 라우팅 (Adaptive Modality Routing, AMR)을 기반으로 구축되었습니다. 구체적으로, AMR은 언어적으로 강력한 오디오 인코더 (W2V-BERT 2.0)와 대규모 사전 학습된 얼굴 인코더 (IResNet-18)에서 추출된 임베딩 (embeddings)을 처리하여 모달리티에 적응된 임베딩을 생성하는 두 개의 모달리티 어댑터 (modality adapters)를 채택합니다. 이러한 적응된 임베딩을 바탕으로, 학습 가능한 라우터 (trainable router)가 동적 모달리티 가중치를 추정하며, 이는 이후 최종 예측을 위해 모달리티별 로짓 (logits)을 집계하는 데 적용됩니다. 이 라우팅 메커니즘을 최적화하기 위해, 우리는 다양한 입력 조건을 시뮬레이션하기 위해 네 가지 유형의 샘플 쌍을 구성하는 모달리티 인식 학습 (modality-aware training) 전략을 채택하였으며, KL 발산 (KL divergence)이 가중치 할당을 위한 명시적인 감독 (supervision) 역할을 합니다. POLY-SIM 2026 평가 세트에서의 실험 결과, 제안된 시스템은 영어 다중 모달리티 (English multimodal, P3) 99.93%, 우르두어 다중 모달리티 (Urdu multimodal, P5) 100.00%, 영어 오디오 전용 (English audio-only, P4) 97.50%, 우르두어 오디오 전용 (Urdu audio-only, P6) 98.83%의 식별 정확도를 달성했습니다. 네 가지 프로토콜 전체의 평균 정확도는 99.07%로, Fusion and Orthogonal Projection (FOP) 베이스라인을 32.73% 상회했습니다.