Un corpus oral en idioma español con acento peruano para el reconocimiento de emociones - Delgado Mattos, Alessandra Daniela (2022)
la comunicación, son las emociones, es por ello, que el rol de ellas ha sido ampliamente analizado en los sistemas automáticos de reconocimiento a partir del habla, los cuáles, requieren además de algoritmos robustos, corpus orales de emociones de calidad. [Motivación] Los corpus etiquetados emocionalmente son un elemento clave en la implementación de sistemas automáticos de reconocimiento de emociones a partir de habla. La carencia de los mismos hace que los hablantes de un determinado idioma, acento o dialecto, no puedan usufructuar, en toda su amplitud, de los beneficios de este desarrollo tecnológico. [Objetivos] Esta tesis tiene como objetivo diseñar y construir un corpus de emociones en español con acento peruano, de modo que pueda ser utilizado en el entrenamiento y validación de sistemas basados en Deep Learning para el reconocimiento automático de emociones. [Método] Se comenzó realizando una revisión de la literatura sobre los modelos de clasificación de emociones y los esquemas relacionados al diseño y construcción de corpus orales de emociones. Después, se definieron los criterios para diseñar un método de construcción a partir de audio-vídeos existentes en la plataforma YouTube™. Finalmente, la calidad del corpus fue evaluada de manera cualitativa y cuantitativa. [Resultados] Se construyó un corpus etiquetado con tres atributos emocionales (valencia, excitación y dominancia), con un tamaño de 7 horas 45 minutos y 52 segundos, contiene voces de un total de 80 participantes (hombres y mujeres en edad adulta) desenvolviéndose en escenarios naturales tales como debates, entrevistas y reportajes. Asimismo, se encuentra disponible de forma abierta al público en el siguiente enlace: https://zenodo.org/record/5793223#.YczDf2jMLIV [Conclusión] El corpus oral de emociones fue evaluado cualitativamente en cuanto al alcance, naturalidad, contexto y descriptores, y cuantitativamente en cuanto a su eficacia real, cumpliendo las expectativas para lo que fue construido ya que permitió el entrenamiento y validación en sistemas de reconocimiento de emociones en idioma español con acento peruano, obteniendo un buen desempeño, del 0.84 y 0.73 para las etapas de entrenamiento y validación respectivamente.