{"id":1866,"date":"2010-06-01T16:12:02","date_gmt":"2010-06-01T14:12:02","guid":{"rendered":"http:\/\/aholab.ehu.eus\/aholab\/?p=1866"},"modified":"2025-06-05T13:35:10","modified_gmt":"2025-06-05T11:35:10","slug":"analisis-y-evaluacion-de-parametros-para-identificacion-automatica-de-emociones-en-el-habla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aholab.ehu.eus\/aholab\/analisis-y-evaluacion-de-parametros-para-identificacion-automatica-de-emociones-en-el-habla\/","title":{"rendered":"2010, Iker Luengo: An\u00e1lisis y evaluaci\u00f3n de par\u00e1metros para identificaci\u00f3n autom\u00e1tica de emociones en el habla"},"content":{"rendered":"

Alumno:<\/strong> Iker Luengo Gil<\/p>\n

Directora:<\/strong> Eva Navas Cord\u00f3n<\/p>\n

Fecha defensa:<\/strong> 1 junio 2010<\/p>\n

Mediante el trabajo desarrollado en esta tesis se pretende cubrir este vac\u00edo del campo del habla emocionada. Se presenta un an\u00e1lisis sistem\u00e1tico de las parametrizaciones ac\u00fasticas m\u00e1s com\u00fanmente utilizadas en la identificaci\u00f3n autom\u00e1tica de emociones, determinando as\u00ed su capacidad para distinguir los diferentes estilos de habla y su efectividad en los sistemas de identificaci\u00f3n. Se ha tenido especial cuidado en lograr que los resultados obtenidos para cada una de estas parametrizaciones sean comparables entre s\u00ed, utilizando para ello bases de datos y arquitecturas comunes durante todo el proceso.
El an\u00e1lisis presentado en este documento se ha llevado a cabo mediante diferentes m\u00e9todos, estudiando cada par\u00e1metro por separado (a trav\u00e9s de t\u00e9cnicas de ranking de par\u00e1metros), as\u00ed como considerando todo el conjunto de par\u00e1metros (mediante medidas de dispersi\u00f3n multidimensional). Tambi\u00e9n se describen los resultados obtenidos en pruebas experimentales de identificaci\u00f3n autom\u00e1tica, lo que
permite validar las conclusiones obtenidas durante el an\u00e1lisis.
En una primera fase, se ha realizado el an\u00e1lisis sobre emociones actuadas, utilizando la base de datos de habla emocional Berlin. Las conclusiones resultantes han sido posteriormente validadas en emociones naturales y habla espont\u00e1nea, mediante la base de datos AIBO. En ambos casos se ha llegado a conclusiones similares, mostrando que aquellas parametrizaciones que destacan por su capacidad de discriminar emociones actuadas tambi\u00e9n obtienen los mejores resultados en situaciones m\u00e1s reales.
Los resultados desvelan que los par\u00e1metros pros\u00f3dicos o de calidad de voz m\u00e1s habitualmente utilizados no son los m\u00e1s adecuados para la identificaci\u00f3n autom\u00e1tica de emociones, ya que las caracter\u00edsticas espectrales presentan mayor capacidad de discriminaci\u00f3n. Este efecto es m\u00e1s acusado cuando se consideran emociones naturales en habla espont\u00e1nea.
Un an\u00e1lisis detallado de los par\u00e1metros sugiere que el escaso rendimiento de los par\u00e1metros pros\u00f3dicos y de calidad de voz probablemente se debe a la dificultad en el c\u00e1lculo de estos par\u00e1metros a partir de la se\u00f1al de voz. Esta dificultad es todav\u00eda m\u00e1s evidente en voz espont\u00e1nea. Aunque las caracter\u00edsticas pros\u00f3dicas y de calidad de voz son generalmente consideradas como un veh\u00edculo importante de la informaci\u00f3n emocional, la extracci\u00f3n de esta informaci\u00f3n mediante algoritmos autom\u00e1ticos no es sencilla, lo que provoca que los par\u00e1metros estimados sean poco robustos y aumenten la confusi\u00f3n en el sistema de clasificaci\u00f3n. Por el contrario, las caracter\u00edsticas espectrales muestran mayor estabilidad, a la vez que transportan una cantidad de informaci\u00f3n emocional considerable, haciendo que finalmente presenten mejores cualidades para la identificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n

Documento<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Alumno:<\/strong> Iker Luengo Gil<\/p>\n

Directora:<\/strong> Eva Navas Cord\u00f3n<\/p>\n

Fecha defensa:<\/strong> 1 junio 2010<\/p>\n

Mediante el trabajo desarrollado en esta tesis se pretende cubrir este vac\u00edo del campo del habla emocionada. Se presenta un an\u00e1lisis sistem\u00e1tico de las parametrizaciones ac\u00fasticas m\u00e1s com\u00fanmente utilizadas en la identificaci\u00f3n autom\u00e1tica de emociones, determinando as\u00ed su capacidad para distinguir los diferentes estilos de habla y su efectividad en los sistemas de identificaci\u00f3n. Se ha tenido especial cuidado en lograr que los resultados obtenidos para cada una de estas parametrizaciones sean comparables entre s\u00ed, utilizando para ello bases de datos y arquitecturas comunes durante todo el proceso.
El an\u00e1lisis presentado en este documento se ha llevado a cabo mediante diferentes m\u00e9todos, estudiando cada par\u00e1metro por separado (a trav\u00e9s de t\u00e9cnicas de ranking de par\u00e1metros), as\u00ed como considerando todo el conjunto de par\u00e1metros (mediante medidas de dispersi\u00f3n multidimensional). Tambi\u00e9n se describen los resultados obtenidos en pruebas experimentales de identificaci\u00f3n autom\u00e1tica, lo que
permite validar las conclusiones obtenidas durante el an\u00e1lisis.
En una primera fase, se ha realizado el an\u00e1lisis sobre emociones actuadas, utilizando la base de datos de habla emocional Berlin. Las conclusiones resultantes han sido posteriormente validadas en emociones naturales y habla espont\u00e1nea, mediante la base de datos AIBO. En ambos casos se ha llegado a conclusiones similares, mostrando que aquellas parametrizaciones que destacan por su capacidad de discriminar emociones actuadas tambi\u00e9n obtienen los mejores resultados en situaciones m\u00e1s reales.
Los resultados desvelan que los par\u00e1metros pros\u00f3dicos o de calidad de voz m\u00e1s habitualmente utilizados no son los m\u00e1s adecuados para la identificaci\u00f3n autom\u00e1tica de emociones, ya que las caracter\u00edsticas espectrales presentan mayor capacidad de discriminaci\u00f3n. Este efecto es m\u00e1s acusado cuando se consideran emociones naturales en habla espont\u00e1nea.
Un an\u00e1lisis detallado de los par\u00e1metros sugiere que el escaso rendimiento de los par\u00e1metros pros\u00f3dicos y de calidad de voz probablemente se debe a la dificultad en el c\u00e1lculo de estos par\u00e1metros a partir de la se\u00f1al de voz. Esta dificultad es todav\u00eda m\u00e1s evidente en voz espont\u00e1nea. Aunque las caracter\u00edsticas pros\u00f3dicas y de calidad de voz son generalmente consideradas como un veh\u00edculo importante de la informaci\u00f3n emocional, la extracci\u00f3n de esta informaci\u00f3n mediante algoritmos autom\u00e1ticos no es sencilla, lo que provoca que los par\u00e1metros estimados sean poco robustos y aumenten la confusi\u00f3n en el sistema de clasificaci\u00f3n. Por el contrario, las caracter\u00edsticas espectrales muestran mayor estabilidad, a la vez que transportan una cantidad de informaci\u00f3n emocional considerable, haciendo que finalmente presenten mejores cualidades para la identificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n

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