Reconocimiento de emociones en la voz empleando redes neuronales y su integración en frameworks multimodales de educción emocional
El habla es una de las formas naturales para que los humanos expresen sus emociones. Es fácil de obtener y procesar en escenarios en tiempo real, pero, sin embargo, el reconocimiento automático del habla emocional implica muchos problemas que necesitan ser estudiados cuidadosamente, tales como: qué...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2021
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120220 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El habla es una de las formas naturales para que los humanos expresen sus emociones. Es fácil de obtener y procesar en escenarios en tiempo real, pero, sin embargo, el reconocimiento automático del habla emocional implica muchos problemas que necesitan ser estudiados cuidadosamente, tales como: qué emociones podemos identificar realmente, definir concretamente qué se entiende por cada emoción descripta, cuáles son las mejores características para la identificación y qué clasificadores dan el mejor rendimiento. En este trabajo se describe el diseño y desarrollo de redes neuronales para la clasificación de emociones en el discurso hablado (voz), se proponen diferentes métodos para convertir un enfoque categórico de clasificación de emociones a uno dimensional y la integración del clasificador con frameworks multimodales de captura de emociones. |
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