Se realizará la división del conjunto de datos por sexo. Este es otro enfoque alternativo al otro comentado de tener como atributo el sexo y/o hacer validación cruzada por sexo. En este caso se dividirá el conjunto de datos en audios de diferentes sexos y se extraerán características de manera separada. Posteriormente se construirán clasificadores diferentes para cada uno de ellos, es decir, se entrenaran cada sexo de manera independiente.
Se realizará la división del conjunto de datos por sexo. Este es otro enfoque alternativo al otro comentado de tener como atributo el sexo y/o hacer validación cruzada por sexo. En este caso se dividirá el conjunto de datos en audios de diferentes sexos y se extraerán características de manera separada. Posteriormente se construirán clasificadores diferentes para cada uno de ellos, es decir, se entrenaran cada sexo de manera independiente.