Creación de un corpus de habla del Quechua Collao para el reconocimiento automático de emociones dimensionales
Descripción del Articulo
El reconocimiento automático de emociones del habla es un área de investigación importante para la interacción humano-computadora y la computación afectiva. Más de diez millones de personas hablan el idioma quechua en toda América del Sur, y una de las variantes más conocidas es el Quechua-Collao. S...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2022 |
Institución: | Universidad Nacional de San Agustín |
Repositorio: | UNSA-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/16383 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12773/16383 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Reconocimiento automático de emociones Aprendizaje de máquina Creación de corpus https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 |
Sumario: | El reconocimiento automático de emociones del habla es un área de investigación importante para la interacción humano-computadora y la computación afectiva. Más de diez millones de personas hablan el idioma quechua en toda América del Sur, y una de las variantes más conocidas es el Quechua-Collao. Sin embargo, no existe un corpus adecuado para el reconocimiento automático de emociones, lo que genera una barrera para los quechuahablantes que quieran utilizar esta tecnología. Por lo tanto, el aporte de este trabajo es la creación de un corpus de habla en quechua, utilizando la variante Collao, que se pone a disposición de la comunidad investigadora públicamente. El corpus se creó a partir de un script de 2070 palabras y oraciones recopiladas para esta tarea, divididas en nueve emociones categóricas. Siete personas hablantes nativas de quechua fueron grabadas leyendo el script. La anotación fue realizada por 4 personas en una escala discreta de 1 a 5 según 3 dimensiones: valencia, excitación (o activación) y dominancia. La duración total del corpus es de 15 horas, 15 minutos y 15 segundos. Para demostrar la utilidad del corpus, se realizó el reconocimiento de emociones del habla utilizando métodos de aprendizaje automático y redes neuronales. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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