Introducción
En los últimos años se ha venido desarrollando cada vez mas el reconocimiento de voz dependiendo del genero de las personas para poder identificar los estados internos de las personas, esto ha venido a tomar gran relevancia a la hora de construir interfaces que permitan tener un trato personalizado con las personas. Este reconocimiento se basa en estudios de diferentes tipos de personas y sus tonos de voz.
Desarrollo
En el aspecto de identificar las voces por medio del genero se hacen mediciones de diferentes muestras de voz y se hacen promedios generales del tono de la voz, intensidad, etc., para poder definir las características mas generales ya sea de un hombre o de una mujer. Se utiliza un algoritmo llamado Support Vector Machine, que tiene como eficiencia un 93%.
Para poder estudiar el estado de animo de la voz de las personas igualmente fue necesario crear una base de datos con muestras diferentes de 7 diferentes estados. Al igual que la identificación del género fue utilizado el algoritmo SVM para obtener mejores resultados en la detección.
Una vez que se tienen los resultados tanto de la detección del género como del estado de ánimo ahora se busca hacer una combinación de estos dos patrones ya que estos dependen directamente uno de otro. Para hacer un sistema de detección se tiene primero que hacer un reconocimiento del género y posterior a esto se tiene que hacer el reconocimiento del estado de ánimo. Esto funciona como una especie de árbol de decisión en donde mediante lo que vaya detectando se va ir avanzando.
Debido a que hoy en día muchas de las interfaces que utilizamos comúnmente necesitan hacer reconocimiento de las personas. Se ha implementado este sistema en el campo de la robótica donde se busca que el sistema sepa el estado de ánimo de la persona. El gran problema radica en las diferencias de los patrones que cada uno de nosotros tenemos al expresar nuestro estado de ánimo. Aunque se pueda obtener un promedio para aproximar en qué estado estamos, puede ser que en muchas ocasiones el sistema no reconozca esto. Por eso se creó un sistema en el cual se hacen grupos o clusters con un cierto promedio y cada que llegue un nuevo patrón se compara con el promedio de cada uno de los clusters y así se coloca en el más acercado.
Opinión personal
En mi opinión pienso que los sistemas de reconocimiento de voz aún tienen mucho por experimentar ya que pueden ser muy útiles, pero debido a que no están tan desarrollados las investigaciones se han enfocado más al procesamiento de imágenes para diseñar interfaces. Pero esto no descarta que la voz que es el medio natural de comunicación entre los seres humanos sea útil para comunicarnos con una computadora.
Otros Trabajos
Adriana Tapus ha hecho algunos otros trabajos en el campo de la robótica como por ejemplo utilizando robots que tengan una navegación visual y con un comportamiento cada vez mas natural sepan en que parte están y a donde se tienen que dirigir.
No solamente Adriana Tapus tiene trabajos de robótica con reconocimiento auditivo. Empresas como Hitachi cada día desarrollan nuevos prototipos de robots, el último fue uno robot llamado EMIEW2 el cual reconoce 3 tipos diferentes de voz gracias a sus 14 micrófonos colocados en la cabeza.
