Resumen:
En los últimos años, la tecnología ha sido una clave esencial para que la sociedad obtenga un mejor estilo de vida, con este avance tecnológico existe el método de aprendizaje profundo. Este trabajo de titulación investiga un algoritmo de reconocimiento de emociones mediante el aprendizaje profundo (Deep Learning), utilizando también un modelo de entrenamiento llamado redes neuronales convolucionales. Este proyecto realizó un clasificador para el reconocimiento de cuatro emociones fundamentales tales como la felicidad, el enojo, el miedo y la tristeza. Para la detección de estas emociones se utilizó una base de datos que contienen 640 audios que se reparte equitativamente entre hombre y mujer. Para el entrenamiento de la red neuronal se utilizó 2 modelos de capas convolucionales uno mediante el uso de 10 capas y otro con el uso de 5 capas, también se utiliza un optimizador de Adam de 32 y de 128, para el desarrollo del proyecto se utilizó el software Matlab®. Los resultados obtenidos se analizaron mediante cuatro parámetros fundamentales, los cuales son exactitud, precisión, sensibilidad y especificidad, se utilizó el cálculo del Ber para verificar el mejor resultado entre los 5 experimentos que se realizó en cada género.
