Pico Quiroz, Willians Paul2024-06-292024-06-292024-06-25https://hdl.handle.net/10115/35821Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2023/2024. Directores/as: Elena Aparicio Esteve , Sara García De VillaEste TFG se centra en la clasificación de grabaciones de voz mediante técnicas de Machine Learning. Usando el algoritmo de aprendizaje supervisado, se busca conseguir un modelo preciso y efectivo a través del etiquetado de datos. Se presentan algunas al- ternativas que pueden servir como material de apoyo para la extracción de características y la selección de una base de datos. La base de datos viene dada de la formación de dos corpus de voz formada por palabras y pseudo-palabras positivas, negativas y neutrales, la cuales están clasificadas por seis tipos de emociones con valores según trece características. Antes de proceder a la aplicación de los métodos, la base de datos pasa por un procesado de base de datos. Y, tras esto, se realizan seis tipos de experimentos con la intención de comprobar si modificando ciertos aspectos de la base de datos se consigue una mayor tasa de acierto o Accuracy.spaCreative Commons Atribución 4.0 Internacionalhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcodeClasificadorMachine LearningEmocionesCaracterísticasBase de DatosAprendizaje Supervisadoinfo:eu-repo/semantics/studentThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess