M.I.T (Menyan Institute of Technology) : Cewek atau Cowok ?

he/she is a woman/man, who cares?

Apabila 'kontak batin' kita (antara ogut dengan guys) adalah sama. Ogut yakin guys pasti tau siapa orang yang ogut kamsud. Dari sekian banyak komentar di youtube ada yang mengatakan bahwa doi sesungguhnya berjenis kelamin cowok. Semenjak pertama kali melihat video panas itu, dibenak ogut sempat muncul pertanyaan yang sama. Hanya saja ogut salah fokus melihat video yang menonjolkan bagian pu*ing sang vokalis, seketika ogut dibutakan dan terlena hingga akal sehat ogut hilang entah kemana.

Rekognisi Gambar : 

https://www.skybiometry.com/Demo

Tidak ada salahnya iseng melakukan pengecekan jenis kelamin berdasarkan informasi yang sangat minim (suara, gambar, video) menggunakan bantuan teknologi menyan(mistik) yang bernama "image recognition". Karena yang dihadapi merupakan sesuatu yang terlihat kasat mata dan berwujud nyata (bukan gendruwo dan sebangsannya), maka 'teknologi menyan/mistik' dipastikan tidak dapat bekerja secara maksimal :v

Akhirnya segera ogut coba cari foto-foto narsis si doi melalui mbah google, kemudian ogut upload fotonya dimari https://www.skybiometry.com/Demo hasilnya dari 20 foto si doi, rata-rata hasil output dari aplikasi tersebut mengatakan si doi memiliki gender 70% sampai 88 % cewek. Apakah hal itu berarti doi memang sungguhan cewek tulen ????

Failure detection and identification
Tidak ada yang sempurna 100% selama produk itu buatan manusia. Yowman, dari sekian banyak jasa layanan face recognition yang memiliki tingkat akurasi 99% akurat. ternyata 1% ketidakakuratan itu jika guys mengupload foto seperti yang di bawah ini :

seorang cowok yang terdeteksi 88% cewek.

Ya, tak lain dan tidak bukan foto di atas itu adalah seorang banci kaleng asal thailand yang sukses melakukan transformasi wajah menjadi seorang wanita. Wat da fatha fakin fak ???? 

ilustrasi membahas video asli/palsu

Kiriman oleh Biw Zc.

Rekognisi Suara : 

ilustrasi speech recognition

Setelah deteksi gender berdasarkan pola wajah yang terbukti memiliki celah kelemahan yang sangat mengerikan. Muncul gagasan berikutnya mendeteksi gender menggunakan metode lainnya.

Ada banyak software speech recognition yang berfungsi untuk merubah pengucapan suara menjadi tulisan teks. Pertanyaan selanjutnya yaitu apakah mungkin mengetahui gender seseorang berdasarkan suara ????. Setelah ogut cari disana dimari, untuk topik "voice gender recognition" atau "speech gender recognition" ini sepertinya masih tergolong barang langka. Sampai saat ini ogut belum berhasil menemukan aplikasi siap pakai yang tersedia untuk publik, mungkin aplikasi siap pakai tersebut sedang sembunyi di tempat yang aman.

Kebanyakan yang beredar di internet berupa thesis yang isinya berupa konsep dan rumus-rumus matematis nan jauh dari hal-hal teknis, misalnya petunjuk step by step melakukan sesuatu secara praktis/teknis, seperti ini : silahkan download software ini itu terus install bla..bla..bla.. kemudian ongkang-ongkang sejenak lalu beres :D

Di bawah ini ada sepenggal opini yang mengurungkan niat ogut untuk mencari tahu lebih jauh tentang "voice/speech gender recognition". Ogut sebagai end-user merasakan hal-hal yang berkaitan dengan konsep/teori (yang berguna untuk penemuan/menciptakan/membuat sesuatu) sangatlah kurang menarik dibandingkan dengan hal-hal yang sifatnya aplikatif aka tinggal pake. heheh piss

-----------copy paste start------------

Some academic researchers post their code online, and/or might be willing to share it with you. A search of Google Scholar reveals many people who've written Master's or PhD theses using Sphinx, so that could be a good place to start.

Lastly, you could try to implement a very crude gender-recognition algorithm without getting into the speech recognizer itself, if you know a little bit of signal processing. Basically, male and female voices differ in their fundamental frequency - according to  Wikipedia (http://en.wikipedia.org/wiki/Voice_frequency), male voices are between 85-180Hz, while female voices are 165Hz-255Hz. You could use something like sox to determine the frequency spectrum (using something called the fast Fourier transform) of an utterance and classify speech as "male" or "female" depending on some summary statistic like the average frequency (see http://classicalconvert.com/tag/sox/).

To make this work robustly (i.e. with many speakers, microphones, or recording environments), there are plenty of things that you can do. I'm not sure if I can predict how much time and effort would be required to get 70% accuracy, since it would depend on the nature of your task; my sense is that 90%+ would definitely be very hard.

sumber : http://stackoverflow.com/questions/5062032/audio-analysis-to-detect-human-voice-gender-age-and-emotion-any-prior-open

“Speech” according to Webster’s Dictionary is the “ communication or expression of throughout in speaker words”. Speech signal not only caries the information that is need to communicate among people but also contents the information regarding the particular speaker. The nonlinguistic characteristics of a speaker help to classify speaker (male or female). Features like power spectrum density, frequency at maximum power carry speaker information.

These speaker features can be tracked well varying the frequency characteristics of the vocal tract and the variation in the excitation. The speech signal also carry the information of the particular speaker including social factors, affective factor and the properties of the physical voices production apparatus for which human being are able to recognize whether the speaker is a male or a female easily, during telephone conversation or any hidden condition of the speaker [1][2]. With the current concern of security worldwide gender classification has received great deal of attention among of the speech researchers. Also a rapidly developing environment of computerization, one of the most important issues in the developing world is gender recognition.

Gender recognition, which can be classified into two different tasks: Gender identification and Gender verification. In the identification task, or 1: N matching, an unknown speaker is compared against a database of N known speakers, and the best matching speaker is returned as the recognition decision. The verification task, or 1:1 matching, consists of making a decision whether a given voice sample is produced by a claimed speaker.

sumber : http://airccse.org/journal/ijcseit/papers/2112ijcseit01.pdf

-----------copy paste stop------------

Jika software "Rekognisi Suara" sebagaimana yang ogut kamsud, tersedia untuk khalayak ramai. Gambaran ogut begini, buka youtube.com terus search nama orang yang dimaksud. Berhubung doi termasuk selebritis ternama, disitu ada banyak wawancara infotainment/entertainment dengan si doi. Nah, terus download videonya lalu convert ambil suaranya untuk diANALisis lebih landjoet (mengetahui kadar gender si doi berapa persen cewek atau berapa persen cowok, dalam rangka iseng sekedar memastikan saja sih, qe3). Tapi sayang si software belum ketemu juga :|




Penutup 
Oke sekian dulu, kapan-kapan dilanjut lagi...

Referensi :

• http://blog.mashape.com/list-of-50-face-detection-recognition-apis/
• http://www.armorvox.com/armorvox-gender-detection/
• https://www.phonexia.com/docs/white/Phonexia_GenderIdentification_wp4.pdf