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REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA |
Según la literatura, en cada interacción computador hombre, las emociones que ocurren son muy espontáneas, usualmente presentandas en variaciones considerablemente altas en los parámetros que las caracterizan, además de no ser emociones prototípicas pero que pueden estar enmascaradas, mezcladas o débiles y difícilmente distinguibles. Esto hace la tarea de reconocimiento de emociones mucho más difícil, de modo que aún la mayoría de los rasgos acústicos necesitan ser investigados. Claro está, que el reconocimiento de las emociones realizado personalizadamente es lo más confiable (Wilting et al, 2006).
Sobre esta línea de pensamiento, la pregunta natural surge de la construcción de una buena base de datos. Para ello, la literatura señala que las bases de datos con frases emocionales o "discursos emocionales" no son sólo esenciales en este tipo de estudios sicológicos, sino que también lo son para el reconocimiento automático de emociones, dado que los métodos estándares son de naturaleza estadística y necesitan aprender con ejemplos.
Como fue mencionado anteriormente, en este proyecto se plantea la posibilidad de mapear los rasgos extraídos de las señales de audio al espacio emocional, el cual es un modelo bi-dimensional del afecto. Las dimensiones de este espacio, son usualmente valencia (de positiva a negativa) y excitación (de alta a baja) y algunas veces una tercera dimensión llamada postura (de abierta a cerrada). Este modelo es básicamente una representación en el plano, de la ubicación de las emociones más importantes en los seres humanos (Russell, 1979-80-89-99).
El modelo dimensional permite una descripción continua que es muy factible para las emociones espontáneas. Grimm et al, 2007 usaron una técnica de regresión para clasificar en un espacio continuo de tres dimensiones.
Este tipo de aplicaciones se han utilizado en la industria en empresas como los call centers en los cuales se utiliza para la detección automática de emociones, pero lo más importante de esto es que esta herramienta puede proporcionar a los operadores humanos información muy valiosa acerca de las emociones que su voz contiene. Dicho de otra forma, el sistema sirve de "espejo emocional" (Pickard, 1998). Recientemente, los métodos para reconocimiento de emociones en el habla han sido explorados en el contexto de aprendizaje aumentado por computador. La motivación detrás de esas aproximaciones es la expectativa que el proceso de aprendizaje puede mejorar si un sistema tutor adapta sus estrategias pedagógicas al estado emocional de sus estudiantes (Ai et al, 2006).
En adición, la detección de emociones tiene altos potenciales en juegos (Jones et al, 2008) y sirve de realimentación en interacción humano-robot (Jones et al, 2008) y (Hegel et al, 2006). Generalmente, un sistema de reconocimiento de emoción a partir del habla, consiste de tres componentes principales: procesamiento de la señal, cálculo de rasgos y clasificación. El procesamiento de la señal implica la digitalización y potencialmente procesamiento acústico como filtrado, así como la segmentación de la señal de entrada en unidades con significado. El cálculo de los rasgos se trata de la identificación de los rasgos relevantes de la señal acústica respecto de las emociones. La clasificación, finalmente, mapea los vectores de rasgos en clases de emociones a través de aprendizaje con ejemplos.
Referencias
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