물리적 AI (Physical AI), 대화형 로봇, 그리고 스크린 없는 웨어러블 기기에서 오디오 우선 에이전트 (audio-first agents)가 점점 더 보편화됨에 따라, 오디오 거대 언어 모델 (audio-LLMs)은 사용자 인증, 개인화 및 문맥 인식 상호작용을 지원하기 위해 화자 특화 이해 (speaker-specific understanding)를 통합해야 합니다. 이를 위해서는 누가 말하고 있는지, 목소리가 어떻게 들리는지, 그리고 녹음 조건이 화자 단서 (speaker cues)에 어떤 영향을 미치는지 모델링하는 것이 필요합니다. 기존의 화자 검증 (speaker verification) 시스템은 강력한 스칼라 점수 (scalar scores)를 제공하지만 언어적 근거는 거의 제공하지 못하며, 현재의 audio-LLM 및 화자 인식 언어 모델은 이진 라벨 (binary labels)이나 기술적 프로필 (descriptive profiles) 이상의 화자 정보를 조직화하는 능력이 제한적입니다. 우리는 단일 발화 화자 프로파일링 (single-utterance speaker profiling), 녹음 조건 이해 (recording-condition understanding), 발화 쌍 화자 비교 (utterance-pair speaker comparison), 그리고 자연어 인터페이스 내에서 근거가 조직화된 검증 추론 (evidence-organized verification reasoning)을 통합하는 화자 특화 audio-LLM 프레임워크인 SpeakerLLM을 제시합니다. 우리는 프로필 수준의 근거를 최종적인 동일/다름 결정 (same-or-different decision)과 분리하고, 녹음 조건, 프로필 근거, 그리고 결정을 구조화된 추적 (structured trace)으로 조직하는 검증 추론 대상 (verification-reasoning targets)과 결정 구성 정책 (decision-composition policy)을 구축합니다. SpeakerLLM의 핵심은 화자 근거의 다양한 세밀도 (granularities)를 포착하도록 설계된 계층적 화자 토크나이저 (hierarchical speaker tokenizer)를 사용합니다. 발화 수준의 화자 임베딩 (utterance-level speaker embeddings)은 정체성과 프로필 수준의 단서를 요약하는 반면, 프레임 수준의 화자 특징 (frame-level speaker features)은 미세한 음향 기술자 (fine-grained acoustic descriptors)를 보존합니다. 실험 결과, SpeakerLLM-Base는 일반적인 audio-LLM에 비해 화자 프로필 및 녹음 조건 이해도를 향상시켰으며, SpeakerLLM-VR은 강력한 생성된 판결 정확도 (generated-verdict accuracy)를 유지하면서 지도 학습된 검증 추론 스키마 (supervised verification reasoning schema)에 기반한 결정 추적을 생성함을 보여줍니다. 우리는 재현성을 위해 메타데이터가 풍부한 지도 학습 데이터셋과 대상 구축 코드를 공개할 예정입니다.