Identificação de sentimento em voz por meio da combinação de classificações intermediárias dos sinais em excitação, valência e quadrante - Gering, Guilherme B.S; Ciarelli, Patrick M.; Salles, Evandro O. T. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2019: Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2019.6250, 2019)
A identificação de sentimento em voz é comumente realizada em clas- ses categóricas como “tristeza” ou “alegria”. De acordo com o mapa de afeto de Russell, sentimentos também podem ser classificados por excitação, valência e quadrantes. Neste trabalho é proposto um método para incrementar o desem- penho de identificação de sentimentos em classes categóricas utilizando clas- sificadores que realizam classificação intermediária nas classes de excitação valência e quadrantes usando uma abordagem multi-visão. Para combinar es- ses resultados e obter a classificação final é proposta uma árvore de decisão que aumentou o desempenho F1 de 0,73 do Ensemble de três tipos de classificadores para 0,87 sobre uma base de dados pública.