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Reconocimiento de emociones en el habla

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256-Manuscrito-416-1-10-20170214.pdf (574.7Kb) 
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Reconocimiento de emociones en el habla
Date
2008-12-07
Author
Echeverry-Correa, Julián D.
Morales-Pérez, Mauricio

Citation

       
TY - GEN T1 - Reconocimiento de emociones en el habla AU - Echeverry-Correa, Julián D. AU - Morales-Pérez, Mauricio Y1 - 2008-12-07 UR - http://hdl.handle.net/20.500.12622/809 AB - 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). ER - @misc{20.500.12622_809, author = {Echeverry-Correa Julián D. and Morales-Pérez Mauricio}, title = {Reconocimiento de emociones en el habla}, year = {2008-12-07}, abstract = {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).}, url = {http://hdl.handle.net/20.500.12622/809} }RT Generic T1 Reconocimiento de emociones en el habla A1 Echeverry-Correa, Julián D. A1 Morales-Pérez, Mauricio YR 2008-12-07 LK http://hdl.handle.net/20.500.12622/809 AB 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). OL Spanish (121)
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Abstract
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).
Abstract
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).
Palabras clave
Reconocimiento de emociones; procesamiento señal de voz; MFCC.
keywords
Emotion recognition; signal speech processing; MFCC.
URI
http://hdl.handle.net/20.500.12622/809
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  • Num. 21 (2008) [13]

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