Reconocimiento de emociones utilizando técnicas de aprendizaje maquinal

Fecha: 9 de julio de 2015 a las 11:30 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: Máximo Eduardo Sánchez Gutiérrez
Afiliación: Alumno de doctorado PCyTI
Asesor: Dr. John Goddard Close

Resumen: La señal de habla se caracteriza por su alta variabilidad pues su producción queda condicionada por la ubicación y movimiento de los elementos en la cavidad oral y el rostro, y por variantes en parámetros como el acento regional, la condición social o el estilo personal. La expresión de emociones es otro de los elementos que enriquecen la comunicación humana, incluso se ha establecido que las palabras por sÌ mismas no aportan el significado completo del mensaje para un escucha, por lo que el análisis de los componentes paralinguísticos como la prosodia, la calidad de la voz, el ritmo e incluso las emociones con las que son dichas las palabras se ha vuelto importante. El objetivo principal, al emplear el reconocimiento de emociones en la voz, es el de hacer que las respuestas de los sistemas computacionales se adapten a las emociones del hablante. Sin embargo, reconocer toda la gama de emociones que puede presentar el ser humano no es tarea sencilla.

Síntesis de voz basada en Modelos Ocultos de Markov y aprendizaje profundo
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