Monitoreo del estado anímico de los adultos mayores, mediante el procesamiento de la voz

Abstract

La sociedad ha ido cambiando, y envejeciendo también. A la par, los adultos mayores cada vez se encuentran más solos, ya sea por abandono o por un alejamiento progresivo de la familia, generado por el ritmo de vida actual. Este aislamiento puede llevar a una persona a sufrir algún trastorno emocional, como lo es la depresión. La depresión no es fácil de detectar, es por ello, que en el trabajo de Memoria se desarrolló un sistema capaz de reconocer lo estados anímicos de una persona mediante la voz, para así, poder detectar cuando la persona se encuentra en un estado anímico negativo. Para poder decir que una persona se encuentra en un estado anímico negativo, no sólo basta con reconocer la emoción involucrada, también es necesario reconocer quién es esa persona. Por ello, además de detectar la emoción expresada, se agregó la detección del género y luego identidad. La búsqueda para encontrar la mejor clasificación según género pasó por numerosas pruebas, incluyendo distintos tipos de muestras (grabaciones de voces leyendo y muestras de emociones). Después de varios intentos, se llegó a que la mejor forma de clasificar según género cuando hay emociones involucradas es clasificando con respecto a la emoción identificada. También se hicieron pruebas para clasificar las emociones. Éstas se basaron en emociones y muestras de tres bases de datos emocionales, SAVEE, Emo-DB, y RekEmozio. Principalmente se buscó obtener una clasificación que permitiera reconocer las emociones negativas con mayor certeza. Las pruebas se vieron bastante enfocadas en lograr aislar la emoción Tristeza, emoción negativa de importancia para este trabajo, logrando reconocer si una muestra expresa una emoción de Tristeza o no. Con respecto a la reconocimiento de la identidad, se hicieron pocas pruebas, las cuales tenían buenos resultados en un principio. Posteriormente a todas las pruebas hechas, se probó con muestras más reales o naturales, grabaciones de conversaciones, y se demostró que al menos la clasificación de emociones y género había dado buenos frutos. Además de las pruebas de reconocimiento, se diseñó, implementó, y evaluó la aplicación móvil pensada para el monitoreo de estados anímicos. Esta aplicación fue diseñada para visualizar los datos que el monitoreo arroje sobre los estados del adulto mayor, y también para configurar de forma remota las alertas y el sistema de grabación.