Contribución al estudio de selección de parámetros para identificación de estrés en la voz

En este trabajo se presenta un estudio de la caracterizacion de emociones y mas concretamente del estres a traves de la voz, haciendo hincapie en la obtencion de muestras de calidad espontaneas, en el conjunto de parametros que mejor determinen la presencia de estres y en aquellos algoritmos matematicos que por un lado mejor validen unos conjuntos de datos, y por otro lado, aquellos que ofrezcan unas tasas de reconocimiento mas elevadas con niveles de computo asequibles y extrapolabas para su posible implementacion en interfaces hombre-maquina. En el primer capitulo se ofrece una introduccion al estudio de las emociones realizando una retrospectiva sobre el tema y ofreciendo los avances paulatinos a lo largo de la historia, empezando por los antiguos filosofos griegos, pasando por los racionalistas y llegando hasta los mayores exponentes en nuestros dias. Por otro lado, se muestra el concepto de estres, sus posibles estados, que estimulos lo provocan, etc. Ademas, se explica de manera somera la produccion de la voz, que organos participan y las funciones que realiza cada uno de ellos. Finalmente, se ofrece una serie de potenciales aplicaciones que derivarian como consecuencia de este trabajo. En el siguiente capitulo se presentan los datos de voz que expresan emociones. Primeramente, se menciona la disponibilidad actual de las diferentes bases de datos emocionales o de estres que maneja la comunidad cientifica. A continuacion, se formaliza la estructura propuesta en este trabajo con la presentacion de las principales caracteristicas recogidas en nuestra base de datos y se presenta la metodologia utilizada para la obtencion de datos espontaneos. Finalmente, se introduce una aplicacion web disenada e implementada para obtener y validar muestras de voz espontaneas y los diversos conjuntos de datos o corpora utilizados a lo largo de este estudio. En el capitulo 3, se comentan los parametros mas comunes para la deteccion de emociones a traves de la voz y ademas los utilizados para la deteccion de estres. Estos parametros, que podrian denominarse “clasicos”, son comentados y definidos de forma sucinta. Se presenta la herramienta utilizada para la extraccion de los parametros en este trabajo y la definicion de los mismos de forma detallada, dando especial relevancia a aquellos que tienen un significado biometrico. A continuacion, el capitulo 4 introduce los metodos de clasificacion mas comunes en la literatura. Seguidamente, se presentan los metodos utilizados a lo largo de este trabajo, organizados como metodos parametricos y no parametricos. Ademas, se presentan las tecnicas utilizadas para la separacion de fuentes y reduccion de parametros o dimensionalidad del problema y finalmente se muestran los metodos de clasificacion y validacion usados. Algunas de las principales aportaciones de este estudio se ofrecen en el capitulo 5, Resultados, donde se discute la relevancia de unos parametros frente a otros, las tasas de clasificacion de estres a partir de diferentes tecnicas, algunas individuales y otras con proceso de concatenacion de varias tecnicas de forma iterativa y un metodo para validar nuestro conjunto de datos inicial eliminando posibles datos anomalos. En el ultimo capitulo, se resaltan las principales conclusiones a las que se ha llegado a partir de los objetivos planteados y los resultados obtenidos y tambien las lineas futuras de investigacion que se pueden derivar de este trabajo. ----------ABSTRACT---------- In this work, the characterization of emotions and more precisely, stress in speech is addressed, taking into account the significance of emotional sample gathering, the most relevant features to detect stress and mathematical algorithms is explored, which had attained the best performance and the highest accuracy rates, to develop human-computer interfaces. In the first chapter, an introduction about emotions where the state of the art in the advancement of this topic is presented, beginning with the Greeks to reach the highest exponents till nowadays. On the other hand, regarding the definition of stress, different states and stimuli are explained. For such, the structures involved in speech production are briefly explained. Finally, some potential applications which have arisen from this work are summarized. In the next chapter, the way in which speech expresses emotions is introduced. Firstly, the availability of different emotional or stress databases is addressed. The structure of the present proposal with the presentation of principal characteristics of the database, corpora and methodologies in this work is formalised. Finally, the design and implementation of a web application to capture and validate spontaneous speech samples are shown. In chapter three, common features to detect emotions and stress in voice are discussed. These features, which can be considered classic, are defined succinctly. Besides, the extraction tool and their parameters are formalised, but with special detail in the biomechanical parameters. Chapter four is divided into three parts. In the first one, frequent classification methods in the literature are explained. In the second part separation and reduction techniques are examined. Finally, classification and validation algorithms are proposed. Some of the principal contributions attributed to this work are presented in chapter five(Results), where feature relevance, achieved accuracy rates from the different techniques proposed, single and hybrid systems and validation algorithms to eliminate anomalous data are highlighted. In the last chapter, the key conclusions derived from the objectives, and future research lines are explained.