Use of machine learning algorithms for diagnosis and treatment of psychological pathologies
La inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje profundo (ML) se han empleado para el entrenamiento y tratamientos de datos masivos, permitiendo la mejora de los sistemas y haciéndolos más inteligentes a la hora de tomar decisiones. El (SER) es un área de investigación de la voz para el reconocimie...
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2023
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| description | La inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje profundo (ML) se han empleado para el entrenamiento y tratamientos de datos masivos, permitiendo la mejora de los sistemas y haciéndolos más inteligentes a la hora de tomar decisiones. El (SER) es un área de investigación de la voz para el reconocimiento de emociones atreves del habla, evalúa la señal de la voz y clasifica las distintas emociones. En los últimos años, los avances tecnológicos del aprendizaje profundo han ayudado al (SER) a detectar y clasificar las emociones con eficacia ya que los métodos de procesamiento de la señal del hablar representan dificultades por la variedad de las frecuencias de las emociones como son la de feliz, enojo, triste, neutral entre otros. |
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| spelling | Use of machine learning algorithms for diagnosis and treatment of psychological pathologiesCharcopa Lajones, Karen EstefaniaRosemberg Fariño, Freddy JeffersonAPRENDIZAJE PROFUNDOINTELIGENCIA ARTIFICIALESPECTROGRAMAS DEL HABLARECONOCIMIENTO DE EMOCIONESLa inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje profundo (ML) se han empleado para el entrenamiento y tratamientos de datos masivos, permitiendo la mejora de los sistemas y haciéndolos más inteligentes a la hora de tomar decisiones. El (SER) es un área de investigación de la voz para el reconocimiento de emociones atreves del habla, evalúa la señal de la voz y clasifica las distintas emociones. En los últimos años, los avances tecnológicos del aprendizaje profundo han ayudado al (SER) a detectar y clasificar las emociones con eficacia ya que los métodos de procesamiento de la señal del hablar representan dificultades por la variedad de las frecuencias de las emociones como son la de feliz, enojo, triste, neutral entre otros.Artificial intelligence (AI) and deep learning (ML) have been used for training and processing of massive data, allowing the improvement of systems, and making them more intelligent when making decisions. Speech Emotion Recognition (SER) is an area of voice research for speech emotion recognition, evaluating the voice signal and classifying different emotions. In recent years, technological advances in deep learning have helped (SER) to detect and classify emotions effectively, as speech signal processing methods are difficult due to the variety of emotion frequencies such as happy, angry, sad, neutral and others.Valverde Landívar, Galo Enrique2023-03-10T19:33:50Z2023-03-10T19:33:50Z2023info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/24405spaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuadorhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Politécnica Salesianainstname:Universidad Politécnica Salesianainstacron:UPS2023-07-08T14:08:10Zoai:dspace.ups.edu.ec:123456789/24405Institucionalhttps://dspace.ups.edu.ec/Institución privadahttps://www.ups.edu.ec/https://dspace.ups.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:17372023-07-08T14:08:10Repositorio Universidad Politécnica Salesiana - Universidad Politécnica Salesianafalse |
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