Reconocimiento de emociones en el habla

Se presenta en este trabajo una metodología para la caracterización de la señal de voz aplicada al reconocimiento de estados emocionales. Son estudiadas cuatro emociones primarias (alegría, enojo, sorpresa y tristeza) y un estado neutral. Se realizó un análisis en el dominio temporal y un análisis a...

Full description

Autores:: Echeverry-Correa, Julián D.
Morales-Pérez, Mauricio

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2008

Institución:: Instituto Tecnológico Metropolitano

Repositorio:: Repositorio ITM

Idioma:: spa

id	RepoITM2_60f7e0581bfaaa0a44b59abaad10932d
oai_identifier_str	oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/809
network_acronym_str	RepoITM2
network_name_str	Repositorio ITM
repository_id_str
spelling	Echeverry-Correa, Julián D.Morales-Pérez, Mauricio2019-07-18T14:11:14Z2019-08-16T16:20:57Z2019-07-18T14:11:14Z2019-08-16T16:20:57Z2008-12-07https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/25610.22430/22565337.256http://hdl.handle.net/20.500.12622/809Se presenta en este trabajo una metodología para la caracterización de la señal de voz aplicada al reconocimiento de estados emocionales. Son estudiadas cuatro emociones primarias (alegría, enojo, sorpresa y tristeza) y un estado neutral. Se realizó un análisis en el dominio temporal y un análisis acústico empleando los MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients). Las pruebas comprueban la efectividad de la metodología en el reconocimiento de las emociones superando el reconocimiento realizado por un grupo de personas. Se obtiene un porcentaje de 94.00% de acierto en el reconocimiento de emociones trabajando sobre la base de SES (Spanish emotional speech).A methodology of feature extraction in emotional speech for emotion recognition is proposed. Four primary human emotions, including happiness, anger, surprise and sadness are investigated. In order to recognize emotional states, acoustic MFCC (Mel frequencycepstral coefficients) and time representation features are extracted from voice recordings. Experiments indicate that emotion recognition effectiveness comparable to human listeners can be achieved. Recognition accuracy of 94.00% for emotion detection was obtained from database SES (Spanish emotional speech).application/pdfspaInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/256/262TecnoLógicasCopyright (c) 2017 Tecno Lógicashttp://purl.org/coar/access_right/c_abf22256-53370123-7799TecnoLógicas; Num. 21 (2008); 113-130TecnoLógicas; Num. 21 (2008); 113-130Reconocimiento de emocionesprocesamiento señal de vozMFCC.Emotion recognitionsignal speech processingMFCC.Reconocimiento de emociones en el hablaReconocimiento de emociones en el hablainfo:eu-repo/semantics/articleArticlesArtículoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85PublicationORIGINAL256-Manuscrito-416-1-10-20170214.pdf256-Manuscrito-416-1-10-20170214.pdfapplication/pdf588543https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/ecb0be85-7de9-4f03-ba07-4245cb92ed35/download09e0c74faf4efdfe0042fefad71ba88cMD51trueAnonymousREADTHUMBNAIL256-Manuscrito-416-1-10-20170214.pdf.jpg256-Manuscrito-416-1-10-20170214.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4498https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/7442bfbe-2e2a-44da-a259-28df1ac1e366/download436faf7597630f4f89adec315b7edc11MD52falseAnonymousREADTEXT256-Manuscrito-416-1-10-20170214.pdf.txt256-Manuscrito-416-1-10-20170214.pdf.txtExtracted texttext/plain30086https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/52641927-fb19-4acf-9817-8df44ba4ecbb/downloada5cb85549ad33900cad11f435d6cec16MD53falseAnonymousREAD20.500.12622/809oai:dspace-itm.metabuscador.org:20.500.12622/8092025-06-24 09:23:21.737open.accesshttps://dspace-itm.metabuscador.orgRepositorio Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellínbdigital@metabiblioteca.com
dc.title.spa.fl_str_mv	Reconocimiento de emociones en el habla
dc.title.alternative.none.fl_str_mv	Reconocimiento de emociones en el habla
title	Reconocimiento de emociones en el habla
spellingShingle	Reconocimiento de emociones en el habla Reconocimiento de emociones procesamiento señal de voz MFCC. Emotion recognition signal speech processing MFCC.
title_short	Reconocimiento de emociones en el habla
title_full	Reconocimiento de emociones en el habla
title_fullStr	Reconocimiento de emociones en el habla
title_full_unstemmed	Reconocimiento de emociones en el habla
title_sort	Reconocimiento de emociones en el habla
dc.creator.fl_str_mv	Echeverry-Correa, Julián D. Morales-Pérez, Mauricio
dc.contributor.author.none.fl_str_mv	Echeverry-Correa, Julián D. Morales-Pérez, Mauricio
dc.subject.spa.fl_str_mv	Reconocimiento de emociones procesamiento señal de voz MFCC.
topic	Reconocimiento de emociones procesamiento señal de voz MFCC. Emotion recognition signal speech processing MFCC.
dc.subject.keywords.eng.fl_str_mv	Emotion recognition signal speech processing MFCC.
description	Se presenta en este trabajo una metodología para la caracterización de la señal de voz aplicada al reconocimiento de estados emocionales. Son estudiadas cuatro emociones primarias (alegría, enojo, sorpresa y tristeza) y un estado neutral. Se realizó un análisis en el dominio temporal y un análisis acústico empleando los MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients). Las pruebas comprueban la efectividad de la metodología en el reconocimiento de las emociones superando el reconocimiento realizado por un grupo de personas. Se obtiene un porcentaje de 94.00% de acierto en el reconocimiento de emociones trabajando sobre la base de SES (Spanish emotional speech).
publishDate	2008
dc.date.issued.none.fl_str_mv	2008-12-07
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv	2019-07-18T14:11:14Z 2019-08-16T16:20:57Z
dc.date.available.none.fl_str_mv	2019-07-18T14:11:14Z 2019-08-16T16:20:57Z
dc.type.none.fl_str_mv	info:eu-repo/semantics/article
dc.type.eng.fl_str_mv	Articles
dc.type.spa.fl_str_mv	Artículos
dc.type.coar.fl_str_mv	http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.coarversion.fl_str_mv	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.coar.none.fl_str_mv	http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
format	http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.identifier.none.fl_str_mv	https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/256 10.22430/22565337.256
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv	http://hdl.handle.net/20.500.12622/809
url	https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/256 http://hdl.handle.net/20.500.12622/809
identifier_str_mv	10.22430/22565337.256
dc.language.iso.none.fl_str_mv	spa
language	spa
dc.relation.none.fl_str_mv	https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/256/262
dc.relation.ispartofjournal.none.fl_str_mv	TecnoLógicas
dc.rights.spa.fl_str_mv	Copyright (c) 2017 Tecno Lógicas
dc.rights.coar.fl_str_mv	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv	Copyright (c) 2017 Tecno Lógicas http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv	application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv	Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)
dc.source.none.fl_str_mv	2256-5337 0123-7799
dc.source.eng.fl_str_mv	TecnoLógicas; Num. 21 (2008); 113-130
dc.source.spa.fl_str_mv	TecnoLógicas; Num. 21 (2008); 113-130
institution	Instituto Tecnológico Metropolitano
bitstream.url.fl_str_mv	https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/ecb0be85-7de9-4f03-ba07-4245cb92ed35/download https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/7442bfbe-2e2a-44da-a259-28df1ac1e366/download https://dspace-itm.metabuscador.org/bitstreams/52641927-fb19-4acf-9817-8df44ba4ecbb/download
bitstream.checksum.fl_str_mv	09e0c74faf4efdfe0042fefad71ba88c 436faf7597630f4f89adec315b7edc11 a5cb85549ad33900cad11f435d6cec16
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv	MD5 MD5 MD5
repository.name.fl_str_mv	Repositorio Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellín
repository.mail.fl_str_mv	bdigital@metabiblioteca.com
_version_	1837096888892915712

Reconocimiento de emociones en el habla

Publicaciones similares