Publication:
Convolution Neural Network Efficiency Research in Gender and Age Classification from Speech

Дата
2021
Авторы
Kuchebo, A. V.
Bazanov, V. V.
Kondratev, I. А.
Kataeva, A. M.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
Выпуск журнала
Аннотация
© 2021 IEEE.In this article, deep learning is investigated in the formulated problem of age and gender classification based on a person's speech. We conducted theoretical research of the effectiveness of the methods currently used to identify and verify a person by voice and explored methods of audio preprocessing. The system uses a software package that consists of several interconnected convolutional neural networks. Also, we used open data to train our classification algorithm. In conclusion, we conducted an experiment to analyze the effectiveness of the algorithm in the problem of age and gender classification.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Convolution Neural Network Efficiency Research in Gender and Age Classification from Speech / Kuchebo, A.V. [et al.] // Proceedings of the 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2021. - 2021. - P. 2145-2149. - 10.1109/ElConRus51938.2021.9396365
Коллекции