Emociones en señales de voz: reconocimiento con redes neuronales profundas.

In recent years the research effort of different tasks is through neural network techniques. This work continues along this line and explores its possibilities in the task of speech emotion recognition (SER). In this work, we evaluate the effect of two points of interest, Loss functions and Data Augmentation: various variations of the Softmax function and its effect on the classification accuracies are evaluated and two data augmentation techniques are also explored, one of them related to the application of the system in driving situations.
En los últimos años el esfuerzo de investigación de diferentes tareas es a través de técnicas de redes neuronales. Este trabajo continúa con esa línea y explora sus posibilidades en la tarea de reconocimiento de emociones en señales de voz (SER). En este trabajo se evalúan los efectos en dos puntos de interés, las funciones de pérdida y el Aumento de Datos: Se evalúan diversas variaciones de la función Softmax y su efecto en las accuracies de clasificación, también se exploran dos técnicas de aumento de datos, una de ellas relacionada con la aplicación del sistema en situaciones de conducción.
En els últims anys l'esforç d'investigació de diferents tasques és a través de tècniques de xarxes neuronals. Aquest treball continua amb aquesta línia i explora les seves possibilitats en la tasca de reconeixement d'emocions en senyals de veu (SER). En aquest treball s'avaluen els efectes en dos punts d'interès, les funcions de pèrdua i l'augment de dades: S'avaluen diverses variacions de la funció Softmax i el seu efecte en les accuracies de classificació, també s'exploren dues tècniques d'augment de dades, una d'elles relacionada amb l'aplicació de sistema en situacions de conducció.