Resumen:
A lo largo del tiempo las emociones han representado un elemento inherente de los seres vivos, mediante una expresión emocional los seres humanos pueden expresar cualquier acción, sentimiento o información de manera implícita y natural. El presente proyecto de investigación tiene como finalidad la identificación de emociones a partir de la señal de voz, utilizando el software Matlab®, mediante la teoría de Machine Learning a través de la técnica de clasificación supervisada. Para la detección de emociones se trabajó con dos bases de datos que contienen un total de 312 audios repartidos equitativamente entre hombre y mujer. Con el objetivo de diferenciar cuatro emociones fundamentales felicidad, enojo, miedo y tristeza; se evaluó las variaciones de un conjunto de características tales como, Entropía, Energía entre otras, logrando un total de 68 características obtenidas de dos maneras diferentes, señal de voz sin ningún preprocesamiento y mediante la Transformada Wavelet; en cada una de ellas se ejecutó un análisis descartando las características que no presentaban gran relevancia para el estudio mediante métodos de selección características propias para cada modelo de clasificación. Obteniendo así un total de 53 características para hombres y 57 para mujeres, las cuales fueron utilizadas para la detección automática de emociones. Lo resultados fueron analizados bajo cuatro parámetros que son exactitud, precisión, sensibilidad y especificidad.
