El avanzado entorno del hogar inteligente presenta una tendencia importante para el futuro del bienestar humano. Uno de los requisitos previos para aplicar su amplia funcionalidad es la capacidad de diferenciar entre diversas categorías de usuarios, como género, edad, altavoces, etc. Proponemos un modelo para un sistema eficiente de clasificación acústica de género y edad para la interacción humano-computadora en un hogar inteligente. El objetivo era mejorar la clasificación acústica sin utilizar extracción de características de alta complejidad. Esto se logró con el tono como característica adicional, combinado con enfoques adicionales de modelado acústico. En el primer paso, la clasificación se basa en modelos de mezcla gaussiana. En el segundo paso, se introducen dos nuevos procedimientos para la clasificación de género y edad. El primero se basa en el recuento de los fotogramas con los valores de tono del hablante, y el segundo se basa en la suma de los fotogramas con valores de tono pertenecientes a un determinado hablante. Dado que ambos procedimientos se basan en los valores de tono, hemos propuesto un nuevo algoritmo efectivo para el cálculo de valores de tono. Con el fin de mejorar la clasificación de género y edad, también incorporamos la segmentación del habla con el algoritmo propuesto de detección de actividad vocal. También proponemos un procedimiento que permite la rápida adaptación del algoritmo de clasificación a los usuarios frecuentes del hogar inteligente. El modelo de clasificación propuesto con valores de tono ha mejorado los resultados en comparación con el sistema base.