Reconocimiento automático de voz emotiva con memorias asociativas Alfa-Beta SVM
Fuente:
Redalyc
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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Instituto Politécnico Nacional
2011
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
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| _version_ | 1876435019709284352 |
|---|---|
| author | José Francisco Solís Villarreal |
| author_facet | José Francisco Solís Villarreal |
| contents | Reconocimiento automático de voz emotiva con memorias asociativas Alfa-Beta SVM José Francisco Solís Villarreal Cornelio Yáñez Márquez Sergio Suárez Guerra Computación Beta SVM procesamiento de voz memorias asociativas Alfa Reconocimiento de voz emotiva Una de las de investigación de mayor interés y conmás crecimiento en la actualidad, dentro del área deprocesamiento de voz, es el reconocimiento automático deemociones, el cual consta de 2 etapas; la primera es la extracciónde parámetros a partir de la señal de voz y la segunda es laelección del modelo para hacer la tarea de clasificación. Laproblemática que actualmente existe es que no se hanidentificado aún los parámetros más representativos delproblema ni tampoco se ha encontrado al mejor clasificador parahacer la tarea. En este artículo se introduce un nuevo modeloasociativo de reconocimiento automático de voz emotiva basadoen las máquinas asociativas Alfa-Beta SVM, cuyas entradas sehan codificado como representaciones bidimensionales de laenergía de las señales de voz. Los resultados experimentalesmuestran que este modelo es competitivo en la tarea declasificación automática de emociones a partir de señales devoz [1]. 2011 artículo científico 1870-9044 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=402640458003 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4026 Polibits application/pdf Instituto Politécnico Nacional Polibits (México) Vol.44 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_402640458003 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2011 |
| publisher | Instituto Politécnico Nacional |
| spellingShingle | Reconocimiento automático de voz emotiva con memorias asociativas Alfa-Beta SVM José Francisco Solís Villarreal Computación Beta SVM procesamiento de voz memorias asociativas Alfa Reconocimiento de voz emotiva Reconocimiento automático de voz emotiva con memorias asociativas Alfa-Beta SVM José Francisco Solís Villarreal Cornelio Yáñez Márquez Sergio Suárez Guerra Computación Beta SVM procesamiento de voz memorias asociativas Alfa Reconocimiento de voz emotiva Una de las de investigación de mayor interés y conmás crecimiento en la actualidad, dentro del área deprocesamiento de voz, es el reconocimiento automático deemociones, el cual consta de 2 etapas; la primera es la extracciónde parámetros a partir de la señal de voz y la segunda es laelección del modelo para hacer la tarea de clasificación. Laproblemática que actualmente existe es que no se hanidentificado aún los parámetros más representativos delproblema ni tampoco se ha encontrado al mejor clasificador parahacer la tarea. En este artículo se introduce un nuevo modeloasociativo de reconocimiento automático de voz emotiva basadoen las máquinas asociativas Alfa-Beta SVM, cuyas entradas sehan codificado como representaciones bidimensionales de laenergía de las señales de voz. Los resultados experimentalesmuestran que este modelo es competitivo en la tarea declasificación automática de emociones a partir de señales devoz [1]. 2011 artículo científico 1870-9044 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=402640458003 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4026 Polibits application/pdf Instituto Politécnico Nacional Polibits (México) Vol.44 |
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| topic | Computación Beta SVM procesamiento de voz memorias asociativas Alfa Reconocimiento de voz emotiva |
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