语音和语音分析用于性别识别。

简介：
语音性别识别以及语音分析中的性别判断，请查阅完整文档。 该项目旨在训练一种计算机程序，该程序能够根据语音的声学特征，准确地将语音归类为男性或女性。 此模型是在一个包含3168个语音样本的数据集上进行的训练，这些样本均由男性和女性说话者录制。 语音样本首先在R语言中通过声学分析进行预处理操作，随后运用人工智能/机器学习算法来学习特定于性别的特征，从而实现对语音的有效分类。 经过优化后，最佳模型在训练数据集上实现了100%的准确率，而在测试数据集上则达到了89%的精度水平。 进一步的改进包括将分析频率范围限定在0Hz-280Hz范围内（），这显著提升了最佳模型的精度至100%/99%。 预处理后的数据将被以CSV文件形式下载提供，该文件包含以下字段： “meanfreq”（均值频率）、“sd”（标准差）、“median”（中位数）、“Q25”（第一四分位数）、“Q75”（第三四分位数）、“IQR”（四分位距）、“skew”（偏度）、“kurt”（峰度）、“sp.ent”（频谱熵）、“sfm”（声场模数）、“mode”（众数）和“centro”。