Resumen

Se presenta un enfoque para el reconocimiento de emociones en el habla. El idioma objetivo es el español mexicano, y para este propósito se creó una base de datos de habla. El enfoque consiste en la modelización acústica de fonemas de vocales específicas de emociones. Para ello, se construyó un sistema estándar de Reconocimiento Automático del Habla (ASR, por sus siglas en inglés) basado en fonemas con Modelos Ocultos de Markov (HMMs), donde se construyeron diferentes HMMs de fonemas para las consonantes y las vocales específicas de emociones asociadas con cuatro estados emocionales (enojo, felicidad, neutral, tristeza). Luego, la estimación del estado emocional a partir de una oración hablada se realiza contando el número de vocales específicas de emociones encontradas en la salida del ASR para la oración. Con este enfoque, se logró una precisión del 87-100% para el reconocimiento del estado emocional del habla en español mexicano.

• Materias:Robots Cuidados pediátricos Experimentos numéricos Radares Factores psicológicos
• Subjects:Robot Pediatric care Numerical experiments Radars Psychological factors
• Palabras claves:Enfoque; Reconocimiento; Emociones; Discurso; Español mexicano; Modelado acústico de fonemas
• Keywords:Approach; Recognition; Emotions; Speech; Mexican Spanish; Phoneme acoustic modelling