B Prabha, A Prakash, G Nagarajan, J Samson Isaac, Ranjan Walia y Boopathy K
En este artículo se analiza una plataforma para la adquisición, interpretación y síntesis de voz y la identificación de género. Un modelo de referencia tradicionalmente femenino se divide en dos partes: front-end y back-end. El trabajo del software front-end parece ser recuperar el conocimiento étnico de un dominio de frecuencia y caracterizarlo utilizando un entorno de desarrollo de dimensiones. La información del presentador se transmite a través de características como la densidad del espectro de potencia y las frecuencias a máxima salida. El filtro infrarrojo de la primera transformada de Fourier (FFT) se utiliza para eliminar la frecuencia. En las expectativas y el estímulo, el algoritmo back-end (también conocido como predictor) debe construir un enfoque de identidad sexual para predecir el género a partir de la salida de voz de su hablante. Este artículo también muestra que se administran los servicios de esquemas de modulación (pronunciados "A" y "B") recopilados de diez personas, cinco de ellas hombres pero las otras son mujeres. Se investiga el espectro de energía de la aproximación de esa señal. La longitud de onda de algo así como el fonológico inglés en el rango más alto se deriva del dominio de frecuencia calculado. Como herramienta de identificación, el sistema utiliza la segmentación de imágenes. En general, el rendimiento de precisión de esta plataforma es del ochenta por ciento.