Abstract-Speech Recognition Technology kan integreras i olika realtidsapplikationer för att öka interaktionen mellan människa och dator. Från robotik till sjukvård och flyg- och rymdteknik, från interaktiva röstsvarssystem till mobiltelefoni och telematik, har taligenkänningstekniken ökat samspelet mellan människa och maskin. Könsigenkänning är en viktig komponent i ansökan som införlivar taligenkänning eftersom det minskar beräknings komplexiteten för vidare behandling i dessa tillämpningar. Papperet innebär utvinning av en av de mest dominerande och mest forskade upp på talesätt, Mel koefficienter och dess första och andra orderderivat. Vi extraherade 13 värden för var och en av dessa från en datauppsättning 46 talprover som innehåller hindi vokalerna (-, -,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-,-) och tränade dem med hjälp av en kombinerad modell av SVM och neural nätverk klassificering för att bestämma deras kön med hjälp av stapling. De erhållna resultaten visade noggrannheten på 93,48 % efter beaktande av den första Mel-koefficienten. Syftet med denna studie var att ta fram de rätta egenskaperna och jämföra prestandan baserat på första Mel-koefficienten.
Pahwa m.fl. Ref, föreslog ett system för igenkänning för att bestämma kön med hjälp av talprover på 46 talare.
Speech Feature Extraction for Gender Recognition
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Image, Graphics and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}