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Age and Gender Classification Using Backpropagation and Bagging Algorithms

Computers, Materials & Continua 2023年第2期74卷 3045-3062页

作者： Ammar Almomani Mohammed Alweshah Waleed Alomoush Mohammad Alauthman Aseel Jabai anwar abbass Ghufran Hamad Meral Abdalla Brij B.Gupta Research and Innovation Department Skyline University CollegeP.O.Box 1797SharjahUAE IT-department-Al-Huson University College Al-Balqa Applied UniversityP.O.Box 50IrbidJordan Prince Abdullah Ben Ghazi Faculty of Information and Communication Technology Al-Balqa Applied UniversityAl-SaltJordan School of Information Technology Skyline University CollegeSharjah P.O.Box 1797United Arab Emirates Department of Information Security Faculty of Information TechnologyUniversity of PetraAmmanJordan Department of Computer Science and Information Engineering Asia UniversityTaizhongTaiwan Department of Computer Science King Abdulaziz UniversityJeddahSaudi Arabia

Voice classification is important in creating more intelligent systems that help with student exams,identifying criminals,and security *** main aim of the research is to develop a system able to predicate and classify gender,age,and ***,a newsystem calledClassifyingVoice Gender,Age,and Accent(CVGAA)is *** and bagging algorithms are designed to improve voice recognition systems that incorporate sensory voice features such as rhythm-based features used to train the device to distinguish between the two gender *** has high precision compared to other algorithms used in this problem,as the adaptive backpropagation algorithm had an accuracy of 98%and the Bagging algorithm had an accuracy of 98.10%in the gender identification *** has the best accuracy among all algorithms,with 55.39%accuracy in the voice common dataset and age classification and accent accuracy in a speech accent of 78.94%.

关键词： Classify voice gender accent age bagging algorithms back propagation algorithms AI classifiers

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