Rodriguez (2018) nos indica como la IA ha ganada bastante campo en
el reconocimiento de emociones y el buen recibimiento que esta tiene.
El reconocimiento de estados emocionales de las
personas se ha popularizado en beneficio de mejorar las interacciones
entre personas y robots. Actualmente, los investigadores han mostrado un
creciente interés por desarrollar técnicas que permitan reconocer
emociones a través de la voz. Las técnicas más populares para reconocer
emociones mediante la voz utilizan bases de datos con registros de voz de diferentes
personas que expresan diferentes emociones, para entrenar algoritmos de
aprendizaje de máquina. Las emociones humanas pueden ser expresadas de diversas
maneras, lo cual afecta la capacidad de reconocimiento de estos algoritmos y,
en consecuencia, la capacidad de interacción eficaz de los robots, ya que
reconocer todas las formas de expresión de una misma emoción a través de
la voz es una tarea compleja.
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| Reconocimiento de voz |
Portaltic (2019) nos explica la creacion y desarrolo de la
apliacion Empath que ayudara a capatar mejor las emociones de las personas con
solo el oír su voz.
Empath es una compañía japonesa que ha desarrollado
un programa de reconocimiento de emociones a través de las propiedades
físicas de la voz, que ya utilizan empresas como Fujitsu o Philips para mejorar
la interacción de sus productos y soluciones con los usuarios. El algoritmo se
ha desarrollado de muchas muestras de voces, y es capaz de detectar la emoción
que muestra una persona con solo escuchar su voz, en tiempo real y en cualquier
idioma. Para ello, este algoritmo analiza las propiedades físicas de la voz
para poder identificar y detectar cuatro emociones: alegría, calma, ira y
tristeza.
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| Logo Empath |
Emoinsights (2017) nos muestra una aplicación que es capaz de
reconocer el lenguaje.
Los últimos avances en sistemas de procesado de
lenguaje han dado lugar a una inteligencia artificial capaz de entender el
significado último de las frases. Se trata de Atomian, un sistema
revolucionario de computación cognitiva en el que no se procesa el lenguaje. De
este modo, con la inteligencia artificial de este nuevo software se puede
llegar al significado último de las frases y comprender el lenguaje de las
personas. A diferencia de otros sistemas, Atomian no necesita entrenamiento ni
una gran cantidad de datos para aprender. Recibe los inputs y la transferencia
del conocimiento, y lo procesa paulatinamente tal y como lo hace la mente
humana.
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| Logo Atomian |
Bibliografía
Atomian. (2019). Logo Atomian. [Figura]. Recuperado de: https://www.atomian.com/wp-content/uploads/2019/09/logo-atomian.png
emoinsights
(5 de octubre de 2017). emoinsights. Obtenido de
Portaltic (9 de septiembre de 2019). notimerica. Obtenido
de.
Redactor. (6 de noviembre de 2019). Logo Empath. [Figura].
Recuperado de: https://www.periodismo.com/blog/2019/11/06/crean-una-plataforma-que-puede-detectar-la-emocion-del-habla-en-tiempo-real/
Rodriguez,
W. (19 de diciembre de 2018). ResearchGate. Obtenido dehttps://www.researchgate.net/publication/329629520_Reconocimiento_de_Estados_Emocionales_de_Personas_Mediante_la_Voz_Utilizando_Algoritmos_de_Aprendizaje_de_Maquina
Sánchez
Cuevas , G. (22 de diciembre de 2017). lamenteesmaravillosas.
Obtenido dehttps://lamenteesmaravillosa.com/la-inteligencia-artificial-a-la-vuelta-de-la-esquina/
Ticbeat. (24 de septiembre de 2018). Reconocimiento de voz. [Figura].
Recuperado de: https://www.ticbeat.com/tecnologias/por-que-el-reconocimiento-de-voz-le-ha-robado-el-protagonismo-a-la-ia-y-a-los-robots/
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