Dissertação de mestrado integrado em Informatics EngineeringAs the years go by, the interaction between humans and machines seems to gain more and more importance
for many different reasons, whether it's taken into consideration personal or commercial use. On a time
where technology is reaching many parts of our lives, it's important to keep thriving for a healthy progress
and help not only to improve but also to maintain the benefits that everyone gets from it. This relationship
can be tackled through many points, but here the focus will be on the mind.
Emotions are still a mystery. The concept itself brings up serious questions because of its complex nature.
Till the date, scientists still struggle to understand it, so it's crucial to pave the right path for the growth on
technology on the aid of such topic. There is some consensus on a few indicators that provide important
insights on mental state, like words used, facial expressions, voice.
The context of this work is on the use of voice and, based on the field of Automatic Speech Emotion
Recognition, it is proposed a full pipeline of work with a wide scope by resorting to sound capture and
signal processing software, to learning and classifying through algorithms belonging on the Semi Supervised
Learning paradigm and visualization techniques for interpretation of results. For the classification of the
samples,using a semi-supervised approach with Neural Networks represents an important setting to try
alleviating the dependency of human labelling of emotions, a task that has proven to be challenging and,
in many cases, highly subjective, not to mention expensive. It is intended to rely mostly on empiric results
more than theoretical concepts due to the complexity of the human emotions concept and its inherent
uncertainty, but never to disregard prior knowledge on the matter.À medida que os anos passam, a interacção entre indivíduos e máquinas tem vindo a ganhar maior importância por várias razões, quer seja para uso pessoal ou comercial. Numa altura onde a tecnologia está
a chegar a várias partes das nossas vidas, é importante continuar a perseguir um progresso saudável e
ajudar não só a melhorar mas também manter os benefícios que todos recebem. Esta relação pode ser
abordada por vários pontos, neste trabalho o foco está na mente.
Emoções são um mistério. O próprio conceito levanta questões sobre a sua natureza complexa. Até aos
dias de hoje, muitos cientistas debatem-se para a compreender, e é crucial que um caminho apropriado seja
criado para o crescimento de tecnologia na ajuda da compreensão deste assunto. Existe algum consenso
sobre indicadores que demonstram pistas importantes sobre o estado mental de um sujeito, como palavras,
expressões faciais, voz.
O conteúdo deste trabalho foca-se na voz e, com base no campo de Automatic Speech Emotion Recognition, é proposto uma sequência de procedimentos diversificados, ao optar por software de captura de som
e processamento de sinais, aprendizagem e classificação através de algoritmos de Aprendizagem Semi
Supervisionada e técnicas de visualização para interpretar resultados. Para a classificação de amostras, o
uso de uma abordagem Semi Supervisionada com redes neuronais representam um procedimentos importante para tentar combater a alta dependência da anotação de amostras de emoções humanas, uma tarefa
que se demonstra ser árdua e, em muitos casos, altamente subjectiva, para não dizer cara. A intenção é
estabelecer raciocínios baseados em factores experimentais, mais que teóricos, devido à complexidade do
conceito de emoções humanas e à sua incerteza associada, mas tendo sempre em conta conhecimento
já estabelecido no assunto
