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RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação
versión impresa ISSN 1646-9895
Resumen
ELKFURY, Fernando y IERACHE, Jorge. Clasificación y representación de emociones en el discurso hablado en español empleando Deep Learning. RISTI [online]. 2021, n.42, pp.78-92. Epub 30-Jun-2021. ISSN 1646-9895. https://doi.org/10.17013/risti.42.78-92.
Inferir emociones a partir de la voz de las personas 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 comparan dos modelos de redes neuronales para la clasificación de emociones en el discurso hablado (voz) y se propone un método para la transformación de enfoque categórico de clasificación de emociones a uno dimensional para la integración del clasificador con frameworks multimodales de captura de emociones.
Palabras clave : Reconocimiento de emociones en la voz; Aprendizaje automático; redes neuronales; frameworks multimodales.