El Sonido como Elemento Clave en Pr\'acticas de Realidad Virtual

This article discusses the importance of sound for virtual reality systems. For this, the emotional effects generated by sound are analyzed, and its contribution to the effect of immersion.Comment: in Spanish languag

ENSA dataset: a dataset of songs by non-superstar artists tested with an emotional analysis based on time-series

This paper presents a novel dataset of songs by non-superstar artists in which a set of musical data is collected, identifying for each song its musical structure, and the emotional perception of the artist through a categorical emotional labeling process. The generation of this preliminary dataset is motivated by the existence of biases that have been detected in the analysis of the most used datasets in the field of emotion-based music recommendation. This new dataset contains 234 min of audio and 60 complete and labeled songs. In addition, an emotional analysis is carried out based on the representation of dynamic emotional perception through a time-series approach, in which the similarity values generated by the dynamic time warping (DTW) algorithm are analyzed and then used to implement a clustering process with the K-means algorithm. In the same way, clustering is also implemented with a Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) technique, which is a manifold learning and dimension reduction algorithm. The algorithm HDBSCAN is applied for determining the optimal number of clusters. The results obtained from the different clustering strategies are compared and, in a preliminary analysis, a significant consistency is found between them. With the findings and experimental results obtained, a discussion is presented highlighting the importance of working with complete songs, preferably with a well-defined musical structure, considering the emotional variation that characterizes a song during the listening experience, in which the intensity of the emotion usually changes between verse, bridge, and chorus

Desarrollo de un modelo de elicitación de emociones a partir de las características de la música : Generación de un sistema recomendado

La computación afectiva, como área de investigación, ha logrado un importante desarrollo en los últimos años. Las actuales investigaciones han demostrado su utilidad, permitiendo medir la intensidad de las emociones a través de la tecnología, y con estos resultados implementar acciones que permitan crear beneficios para la humanidad en diferentes contextos. Uno de estos casos particulares, apuntan al estudio de la música y su relación con las emociones. Esta Tesis tiene como objetivo general el diseño de un sistema recomendador musical basado en emociones. Para abordar este objetivo se analizan las diferentes disciplinas científicas involucradas en el reconocimiento de emociones en la música. Primero, se lleva a cabo un estudio de conceptos relevantes tanto vinculados al área de identificación de emociones, con técnicas propias de computación afectiva, como en relación a las técnicas para el diseño de sistemas de predicción y de clasificación basados en machine learning. Al mismo tiempo, se identifican características intrínsecas y extrínsecas de piezas musicales. Se lleva adelante un proceso de revisión de la literatura sobre librerías de alto nivel, dataset musicales y trabajos en relación con sistemas de predicción, clasificación, y de recomendación de música. Asimismo, se revisan antecedentes en relación a sesgos que pueden intervenir en el proceso de recomendación de piezas musicales. Así, se identifica la importancia de diseñar un nuevo dataset musical, con algunas características novedosas, como lo son la inclusión de obras completas y originales de artistas noveles, y el etiquetado emocional sobre la variación temporal de la canción en relación con la estructura musical, para ello se utilizan series temporales. El desarrollo y diseño de este dataset, denominado ENSA (Emotional Non-Superstar Artist-Dataset), constituye uno de los aportes fundamentales de la Tesis. Posteriormente, se diseña un sistema recomendador híbrido, basado en el filtrado emocional, filtrado basado en contenido, y filtrado basado en similaridad. La propuesta hace uso de un modelo de machine learning para el reconocimiento de emociones a través de un sistema de etiquetado dimensional de valence y arousal. El nuevo dataset y las estrategias de agrupamiento por similaridad implementadas por el sistema recomendador, como otras medidas adicionales que se detallan en el desarrollo de esta Tesis, también permite dar un tratamiento al efecto de la popularidad, que generalmente aparece a través de un sesgo preexistente, que no solo afecta a oyentes, sino que también tiene un alto impacto en los artistas y sus posibilidades de desarrollo en la industria de la música. Estos últimos aportes se alinean con los objetivos propuestos en la Tesis y que se han alcanzado en su totalidad. En cuanto al trabajo futuro, se resalta la importancia de continuar profundizando en las siguientes tres líneas: el dataset ENSA, el sistema recomendador, y el estudio de sesgos. Con respecto al dataset, es importante seguir avanzando en la inclusión de nuevas canciones, como también en la definición e inclusión de nuevas etiquetas que permitan llevar a cabo experimentos novedosos. En cuanto al sistema recomendador, se propone extender su funcionalidad incluyendo otras partes de la estructura musical (coro, puentes, solos) en las estrategias de recomendación. Y, finalmente, en relación a los sesgos, se propone identificar y analizar la aparición de nuevos sesgos (aquellos que clasifican como emergentes), y tanto desde el dataset ENSA, como desde las estrategias de recomendación, proponer nuevos tratamientos que permitan mitigar sus efectos.Asesora: Cecilia SanzDoctor en Ciencias InformáticasUniversidad Nacional de La PlataFacultad de Informátic

Tercerización estratégica de procesos de TI

RESUMEN: El trabajo elaborado en este documento presenta lineamientos que le permiten a las organizaciones Colombianas tomar decisiones más acertadas sobre implementar o tercerizar procesos relativos a las Tecnologías de Información (TI). Las organizaciones tercerizan procesos que no se consideran parte del núcleo del negocio, pero hoy en día los servicios brindados por las TI son fundamentales en cualquier negocio moderno. En consecuencia, las decisiones de tercerización afectan directamente a la organización y pueden generar grandes pérdidas si los riesgos asociados a la tercerización no son gestionados adecuadamente. Todo el material presentado en este trabajo tiene como principal objetivo abordar la temática de IT Outsourcing desde la perspectiva de la decisión. Es decir, desde el momento en que el directivo o líder de un proyecto de TI evalúa la viabilidad de tercerización teniendo en cuenta las condiciones del contexto organizacional. Inicialmente se presenta un levantamiento de información, en donde se tuvo en cuenta fuentes internacionales y nacionales relacionadas con la problemática. Finalmente la herramienta es aplicada sobre dos casos reales con el fin de comprobar su funcionamiento, observar y analizar los resultados; además de ilustrar como es su uso. Sobre esta aplicación se elaboran conclusiones de cada caso y se plantean algunas recomendaciones que pueden considerarse como buenas prácticas de uso para esta herramienta

The Influence of Blind Source Separation on Mixed Audio Speech and Music Emotion Recognition

While both speech emotion recognition and music emotion recognition have been studied extensively in different communities, little research went into the recognition of emotion from mixed audio sources, i.e. when both speech and music are present. However, many application scenarios require models that are able to extract emotions from mixed audio sources, such as television content. This paper studies how mixed audio affects both speech and music emotion recognition using a random forest and deep neural network model, and investigates if blind source separation of the mixed signal beforehand is beneficial. We created a mixed audio dataset, with 25% speech-music overlap without contextual relationship between the two. We show that specialized models for speech-only or music-only audio were able to achieve merely 'chance-level' performance on mixed audio. For speech, above chance-level performance was achieved when trained on raw mixed audio, but optimal performance was achieved with audio blind source separated beforehand. Music emotion recognition models on mixed audio achieve performance approaching or even surpassing performance on music-only audio, with and without blind source separation. Our results are important for estimating emotion from real-world data, where individual speech and music tracks are often not available