Бұл мақалада біз дауыспен байланысты сипаттамаларды қамтымайтын кіші жиілікті кепстральды коэффициенттердің (MFCC) функцияларын қолдана отырып, сөйлеушінің жынысын анықтау және анықтау тапсырмаларына арналған екі нейрондық архитектураны қарастырамыз. Біздің мақсаттарымыздың бірі-әртүрлі нейрондық архитектураларды, көп қабатты перцептронды (MLP) және конволюциялық нейрондық желілерді (CNNS) екі тапсырма үшін де әртүрлі параметрлермен салыстыру және жынысқа/ сөйлеушіге тән ерекшеліктерді автоматты түрде зерттеу. Эксперименттік нәтижелер Z-баллды және Грамиан матрицасын түрлендіруді қолданатын модельдер тек mfcc максималды-минималды қалыпқа келтіруді қолданатын модельдерге қарағанда жақсы нәтиже беретіндігін көрсетеді. Оқу уақыты тұрғысынан MLP CNN-ге қарағанда конвергенция үшін үлкен оқу кезеңдерін қажет етеді. Басқа эксперименттік нәтижелер MLP жалпылау қателері тұрғысынан екі мәселені шешуде CNN-ден жоғары екенін көрсетеді.