Klasifikasi rentang usia dan gender dengan deteksi suara menggunakan metode deep learning algoritma CNN (Convolutional Neural Network)

Dalam penelitian ini membahas identifikasi suara manusia berdasarkan jenis kelamin dengan memanfaatkan perbedaan karakteristik suara antara laki-laki dan perempuan. Selain perbedaan ukuran saluran vokal, faktor-faktor seperti panjang, ketebalan, dan kekakuan pita suara juga berperan dalam menghasilkan perbedaan frekuensi dasar suara antara kedua jenis kelamin. Frekuensi dasar suara menjadi salah satu indikator yang digunakan dalam analisis akustik untuk mengklasifikasi jenis kelamin berdasarkan suara. Dalam pengklasifikasian suara secara otomatis, teknik pengolahan suara dan pembelajaran mesin menjadi kunci dalam pengembangan sistem. Metode pengenalan gender berdasarkan suara melibatkan analisis akustik menggunakan fitur-fitur suara seperti frekuensi dasar, formant, durasi, intensitas, dan pola intonasi. Dari hasil penelitian dari pemodelan menggunakan CNN pada audio mendapatkan hasil akurasi 92% dan untuk hasil testing sudah cukup bagus dalam mengklasifikasikan. Hasil model tersebut ini diterapkan kedalam API Flask dijadikan sebagai penghubung atau backend untuk aplikasi, bentuk aplikasi rekomedasi film yang dibuat menggunakan framework flutter, sehingga didalam aplikasi film tersebut terdapat klastering atau klasifikasi jenis suara pengguna untuk merekomendasikan film didalam aplikasi.