从零开始使用CNN进行性别识别 我们使用CNN来预测30位说话者（15位男性和15位女性）中的性别，我们从头开始设计CNN，而无需使用任何tensorflow或keras库，并且在对模型从未听过的说话者性别进行分类时获得了93.47％的准确性。 问题是学习如何处理音频数据并建立模型以对声音进行分类。 我们做了很多研究，以了解如何解决该问题以及许多人如何解决该问题。 在这种方法中，我们将音频片段转换为图片（梅尔频谱图），并使用这些图片来训练卷积神经网络模型（CNN）。