| Resumen |
Una de las de investigación de mayor interés y con más crecimiento en la actualidad, dentro del área de procesamiento de voz, es el reconocimiento automático de emociones, el cual consta de 2 etapas; la primera es la extracción de parámetros a partir de la señal de voz y la segunda es la elección del modelo para hacer la tarea de clasificación. La problemática que actualmente existe es que no se han identificado aún los parámetros más representativos del problema ni tampoco se ha encontrado al mejor clasificador para hacer la tarea. En este artículo se introduce un nuevo modelo asociativo de reconocimiento automático de voz emotiva basado en las máquinas asociativas Alfa-Beta SVM, cuyas entradas se han codificado como representaciones bidimensionales de la energía de las señales de voz. Los resultados experimentales muestran que este modelo es competitivo en la tarea de clasificación automática de emociones a partir de señales de voz [1]. |
