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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/2746| Title: | IDENTIFICACIÓN DE ESTADOS EMOCIONALES A TRAVÉS DEL ANÁLISIS ACÚSTICO |
| Authors: | BELLO AMBARIO, VICENTE%789865 |
| metadata.dc.subject.other: | Identificación Estados emocionales Análisis acústico |
| Issue Date: | 2018-12-10 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Instituto Tecnológico de Acapulco |
| Description: | El reconocimiento automático de las emociones humanas mediante el análisis de la voz, es un área de investigación activa debido a la amplia variedad de aplicaciones: telecomunicaciones, aprendizaje, interfaz humano-computadora y entretenimiento. En este trabajo se muestra una metodología para el reconocimiento de emociones analizando segmentos de voz. La metodología se basa principalmente en la transformada rápida de Fourier (FFT) y coe cientes de correlación de Pearson. El tono (Pitch), frecuencia fundamental (F0), la intensidad de la señal de voz (energía) y la tasa de habla se han identi cado como importantes indicadores de la emoción en la voz. El sistema tiene una interfaz grá ca que permite la interacción del usuario por medio de un micrófono integrado en la computadora, la cual procesa automáticamente los datos adquiridos. En nuestro entorno los seres humanos estamos programados para dejar que nuestra voz uya de múltiples formas para comunicar, y captar a través de ella los estados emocionales propios de la región. Existen diversas investigaciones donde se utiliza la base de datos de Berlín, la cual es gratuita y muchos investigadores han utilizado en sus trabajos donde los resultados reportados no han sobrepasado al 80% con la cual inicialmente se trabajó. Sin embargo la creación de un corpus emocional con frases en español fue necesaria para realizar pruebas que nos ofrezcan resultados más claros. El corpus contiene 16 frases por emoción creada por 11 usuarios (9 mujeres y 2 hombres) con un total de 880 muestras de audio. Se consideran las siguientes emociones básicas: disgusto, ira, felicidad, miedo y neutral. El algoritmo de reconocimiento de emociones da ofrece un 80% de efectividad en los resultados obtenidos. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Appears in Collections: | Maestría en Sistemas Computacionales |
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|---|---|---|---|---|
| Tesis-Vicente-Bello-Ambario_compressed.pdf | Tesis de Maestría | 928.09 kB | Adobe PDF | View/Open |
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