Este artículo presenta un sistema de biometría de voz implementado en una aplicación web como parte de una autenticación de dos factores (2FA) para el inicio de sesión de usuarios. La aplicación web, a través de una interfaz de cliente, ejecuta procedimientos de registro, preprocesamiento, extracción y normalización de características, clasificación y verificación de locutores basados en un algoritmo de modelo de mezcla gaussiana (GMM) modificado adaptado a los requisitos de la aplicación. El artículo describe en detalle los módulos internos de este sistema de reconocimiento automático de locutores (ASR). También se presenta una comparación del rendimiento de sistemas ASR competidores utilizando el conjunto de datos de voz NIST 2002 SRE probado bajo las mismas condiciones. Además, se presentan los resultados de la influencia de la aplicación de normalización de la media y varianza cepstral sobre una ventana deslizante (WCMVN) y su relevancia, especialmente para grabaciones de voz registradas en pistas acústicas variables. El artículo también presenta los resultados de la selección de un modelo de referencia que representa una hipótesis alternativa en el sistema de toma de decisiones, lo que se traduce significativamente en un aumento en la efectividad de la verificación de locutores. El experimento final presentado es una prueba del rendimiento logrado en un entorno acústico variable durante el inicio de sesión de voz remoto en un portal web por el grupo de prueba, así como un ajuste final del umbral de toma de decisiones.