A Comparison of Deep Learning Architectures for Automatic Gender Recognition from Audio Signals - Ferreira, Alef Iury S.; Oliveira, Frederico S.; Silva, Nádia F. Felipe da; Soares, Anderson S. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2021)
O reconhecimento de gênero a partir da fala é um problema relacionado à análise de fala humana, e possui diversas aplicações que vão desde a personalização na recomendação de produtos à ciência forense. A identificação da eficiência e custos de diferentes abordagens que lidam com esse problema é imprescindível. Este trabalho tem como foco investigar e comparar a eficiência e custos de diferentes arquiteturas de deep learning para o reconhecimento de gênero a partir da fala. Os resultados mostram que o modelo convolucional unidimensional consegue os melhores resultados. No entanto, constatou-se que o modelo fully connected apresentou resultados próximos com menor custo, tanto no uso de memória, quanto no tempo de treinamento.