要实现AI读诗的男女配音，可以考虑以下步骤：

数据准备：收集包含男声和女声的诗歌录音数据集。确保数据集中包含不同风格和情感的诗歌朗读，以便训练模型。

数据预处理：对录音数据进行预处理，包括音频分割、去噪、音量归一化等操作，以确保数据的质量和一致性。

特征提取：从预处理后的音频中提取特征，常用的特征包括梅尔频谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients, MFCC）等。

模型训练：使用深度学习模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）或变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE），对提取的特征进行训练。可以采用监督学习的方式，将输入的特征与对应的性别标签进行训练。

模型调优：通过调整模型的结构、超参数和训练策略等，优化模型的性能和效果。可以使用交叉验证等方法进行模型选择和调优。

合成声音：使用训练好的模型，将输入的文本转换为对应的男声或女声。可以使用WaveNet、Tacotron等模型进行声音合成。

后处理：对合成的声音进行后处理，包括音量调整、音色调整等，以获得更好的听觉效果。

需要注意的是，以上步骤仅为一种基本的实现思路，具体的实现方法和技术细节可能因应用场景和需求而有所不同。在实际操作中，可能需要根据具体情况进行调整和优化。

要实现读诗的男女配音，可以采取以下方法。

首先，需要收集大量男性和女性的语音样本，包括不同年龄段和音调的样本。

然后，使用语音合成技术，将这些样本转化为数字化的声音模型。

接下来，根据需要选择合适的男性或女性声音模型进行配音。

最后，通过调整音调、语速和情感等参数，使AI能够根据诗歌的内容和情感进行适当的表达。这样就可以实现AI读诗的男女配音效果。