gender detection | BriefGPT

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ChatGPT 与生物特征：面部识别、性别检测和年龄估计能力评估
本文研究了大型语言模型（LLM），如 ChatGPT 在生物特征任务中的应用。我们具体探讨了 ChatGPT 在生物特征相关任务中的能力，重点关注人脸识别、性别检测和年龄估计。研究发现，ChatGPT 能够以相当高的准确性识别面部身份，并对
PDF4 months ago
SEGAA: 预测语音中的年龄、性别和情感的统一方法
该研究探索使用语音线索预测年龄、性别和情绪，通过对单一、多输出和顺序模型的比较，发现多输出模型更有效地捕捉变量和语音输入之间的复杂关系，同时提高运行时间。
PDF4 months ago
噪声环境中音频特征分析的 LSTM-CNN 网络
通过使用长短时记忆卷积神经网络（LSTM-CNN），本研究针对有噪音环境下的每帧音频数据，提取时间和 / 或频率相关的声音特征，从而估计同时活动的说话者数量和性别。在公共城市、工业环境、商场、展览会、工作场所和自然环境等各种情况下，使用了
PDF7 months ago
使用 WavLM 预训练特征进行重叠语音和性别检测
本文介绍了使用 WavLM 模型识别重叠语音和性别检测，以研究法国视听媒体中男女交互的表现差异，并使用 DIHARD III 和 ALLIES 语料库进行实验，得到了新的性能状态和高精度的实验结果。
PDF2 years ago
使用 Transformer 进行基于 Twitter 的性别识别
本文提出基于 transformers 的模型，从社交媒体用户的图像和推文中预测其性别，从而解决性别信息不公开的问题，同时，图像分类和文本分类模型能够相互支持，提高整体分类准确率。
PDF2 years ago
AAAIIFBiD: 推理无关的偏差检测
利用卷积神经网络的权重分析来检测模型的偏差，本文在使用有色 MNIST 数据库的玩具例子和使用最先进的方法和实验资源进行性别识别的现实案例研究中，发现无需对特定输入进行模型推理，查看权重即可判断模型是否存在偏差。在 MNIST 模型中，我们
PDF3 years ago
InsideBias: 深度网络偏差测量与应用于面部性别生物特征识别
研究探讨基于深度神经网络架构的学习过程中的偏见，分析了偏见如何通过玩具示例和案例研究影响深度学习过程中的性别检测模型，提出了一种新的 InsideBias 方法来检测偏见模型。
PDF4 years ago