Clasificación de Estados Emocionales por medio del reconocimiento de tonos de voz y gramáticas.

Abstract

El procesamiento de señales es uno de los campos más importantes para el reconocimiento del habla y para reconocer las características del mismo, ya que mediante su análisis se justifican los conceptos en los que se fundamentan las técnicas de grabación, comportamientos acústicos, diseño de sistemas digitales y análogos. La señal que se analizará es la voz, como índice caracterizador de información del ser humano, cambios de amplitud, tono y timbre de un espectro vocal, pueden dar una descripción objetiva del comportamiento y las emociones humanas. El presente proyecto describe el diseño de un software de clasificación de estados emocionales mediante el análisis de tonos de voz, para lo cual se han estudiado cuatro emociones (Miedo, Alegría, Tristeza, y Sorpresa), todo esto se realiza mediante la interacción hombre – máquina, ejecutando un análisis en la entrada al sistema, obteniendo características fundamentales de la señal de voz analizada en función del tiempo y frecuencia, que permiten posteriormente, una respuesta adecuada a través del diseño del software.