Reconocimiento de emociones en el habla utilizando el modelo RA-Gmlp en características de dominio tiempo-frecuencia extraídas por TFCM
Autores: Sha, Mo; Yang, Wenzhong; Wei, Fuyuan; Lu, Zhifeng; Chen, Mingliang; Ma, Chengji; Zhang, Linlu; Shi, Houwang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Reconocimiento de emociones en el habla utilizando el modelo RA-Gmlp en características de dominio tiempo-frecuencia extraídas por TFCM
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Reconocimiento de emociones en el habla
Inteligencia artificial
Contenido emocional
Tecnologías de redes neuronales
Aprendizaje profundo
Dominio tiempo-frecuencia
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 36
Citaciones: Sin citaciones
El reconocimiento de emociones en el habla (SER) es una rama clave en el campo de la inteligencia artificial, centrada en el análisis y comprensión del contenido emocional en el habla humana. Involucra un conocimiento multidisciplinario de acústica, fonética, lingüística, reconocimiento de patrones y neurobiología, con el objetivo de establecer una conexión entre el habla humana y la expresión emocional.
Descripción
El reconocimiento de emociones en el habla (SER) es una rama clave en el campo de la inteligencia artificial, centrada en el análisis y comprensión del contenido emocional en el habla humana. Involucra un conocimiento multidisciplinario de acústica, fonética, lingüística, reconocimiento de patrones y neurobiología, con el objetivo de establecer una conexión entre el habla humana y la expresión emocional.