Sistema Automático para el Reconocimiento de Estados Emocionales de Personas Analizando su Voz Aplicado al Sistema de Emergencias 911 de Salta (SE911)
Seminarios de Grado
Resumen
El objetivo de este trabajo de Tesis de Grado fue desarrollar un sistema de Deep Learning (DL) aplicado a los problemas de Speech Emotion Recognition (SER) y Speaker Diarization (SD), adaptado específicamente para detectar el nivel de estrés del operador del SE911 utilizando el análisis del tono de voz como indicador. El sistema logró un WAR (Weighted Average Recall) de 90.23% y un UAR (Unweighted Average Recall) de 88.88%.
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Publicado
30-06-2023
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Seminarios de Grado
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