EMOCIONES AUDIBLES
dc.contributor.author | Gozalo Alvarez, Javier | |
dc.date.accessioned | 2023-07-21T14:00:12Z | |
dc.date.available | 2023-07-21T14:00:12Z | |
dc.date.issued | 2023-07-20 | |
dc.description | Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2022/2023. Directores/as: Rebeca Goya Esteban | |
dc.description.abstract | El presente Trabajo Fin de Grado recoge el desarrollo de un clasificador de emociones por voz mediante la utilización de técnicas de aprendizaje profundo. Se revisan ademas el estado del arte y trabajos relacionados | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10115/23478 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad Rey Juan Carlos | |
dc.rights | ||
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | |
dc.rights.uri | ||
dc.subject | deep learning | |
dc.subject | emociones | |
dc.subject | machine learning | |
dc.subject | keras | |
dc.subject | python | |
dc.title | EMOCIONES AUDIBLES | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/studentThesis |
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- Nombre:
- 2022-23-EIF-A-2039-2039038-j.gozalo.2018-MEMORIA.pdf
- Tamaño:
- 3.32 MB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
- Descripción:
- Memoria del TFG