¿Cómo sabe mi teléfono si soy feliz? (1)
Posted By Joaquim Llisterri On 26th Octubre 2006 @ 14:23 In Percepción y accesibilidad | 8 Comments
Como muy acertadamente señalaba [1] Antonio Rubio, el reconocimiento automático de las emociones del hablante a través de su voz es uno de los temas más candentes en el campo de las tecnologías del habla. También [2] Olga Soler y [3] Pilar Orero insistían en la importancia de detectar el estado de ánimo del usuario de un servicio –por ejemplo, [4] el enfado-, algo que un operador humano puede llevar a cabo con relativa facilidad, pero que resulta extraordinariamente complejo para un ordenador.
Tengamos en cuenta, en primer lugar, que en una interacción telefónica tradicional –es decir, que no contemple la multimodalidad- los indicios que permiten reconocer un determinado estado del interlocutor se reducen a los que se encuentran en la voz. Bien es cierto que la sintaxis y el léxico también aportan información, pero tratarla requeriría desarrollar analizadores específicos de los que no siempre se dispone.
Por tanto, buena parte del trabajo se ha centrado en los elementos que pueden extraerse de modo automático de esa señal sonora que es [5] la voz humana. Como es de esperar, los parámetros prosódicos o [6] suprasegmentales son lo que se relacionan de modo más directo con la expresión de emociones.
En primer lugar, ha sido necesario recopilar corpus hablados que contengan una cierta variedad de emociones, y aquí surgen los primeros interrogantes: ¿cuáles son las emociones básicas? -dejo la respuesta a los psicólogos- ¿cuántas emociones diferentes es necesario reconocer? ¿cómo se logra de un modo natural que los hablantes que están grabando el corpus experimenten diferentes emociones? En muchas ocasiones se ha trabajado con actores, pero siempre cabe plantearse si, precisamente, no existe en peligro de que sobreactúen.
Una vez superados estos primeros problemas, parte del corpus recogido se utiliza para entrenar un reconocedor de habla; dicho de otro modo, se proporcionan muestras de habla con emociones a un algoritmo que “aprende” a asociar determinados parámetros acústicos, extraídos de la voz, con la emoción que se le indica, y se espera que, a partir de las muestras que ha procesado, pueda identificar la emoción que aparece en una muestra nueva. Éste es, seguramente, el enfoque predominante en el mundo de la ingeniería, donde el aprendizaje automático y las técnicas estadísticas son omnipresentes. La opinión de un lingüista podemos discutirla en otro momento…
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[2] Olga Soler: http://blogs.creamoselfuturo.com/tecnologia-del-conocimiento/2006/10/13/de-la-fo
netica-a-las-maquinas-que-hablan/#comment-39
[3] Pilar Orero: http://blogs.creamoselfuturo.com/tecnologia-del-conocimiento/2006/10/13/de-la-fo
netica-a-las-maquinas-que-hablan/#comment-41
[4] el enfado: http://felix.syntheticspeech.de/publications/recognitionOfAnger.pdf
[5] la voz humana: http://www.voiceproblem.org/anatomy/index.asp
[6] suprasegmentales: http://liceu.uab.es/~joaquim/phonetics/fon_prosod/suprasegmentales.html
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[10] Imagen: http://tec.fresqui.com/post?url=http%3A%2F%2Fblogs.creamoselfuturo.com%2Ftecnolo
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