Los sistemas de verificacion de identidad biometricos han reportado ciertas limitaciones en la exactitud. En la medida en que se combinan mas de una modalidad para resolver la decision, el desempeno mejora. En esta investigacion se conjugan un clasificador por voz y uno por huella dactilar combinados con una arquitectura en paralelo, fusionando los puntajes de ambos clasificadores mediante el promedio geometrico ponderado. La voz se parametrizo con 12 Coeficientes Cepstrales en la escala de Frecuencia Mel MFCC y su Energia, incluyendo su derivada y su aceleracion. Con estos parametros se entrenaron y evaluaron los modelos foneticos construidos con modelos ocultos de Markov HMM. Para la extraccion de caracteristicas y el emparejamiento de la imagen de la huella se uso la libreria de Autenticacion de huella dactilar desarrollada por Bioscrypt(c). La reduccion en la tasa de igual error de 1,5% a 1% demuestra lo asertivo de la propuesta."