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dc.contributor.authorVillota Taramuel, Edward Camilo
dc.date.accessioned2020-11-24T02:30:49Z
dc.date.available2020-11-24T02:30:49Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11059/12200
dc.description.abstractEn este proyecto se plantea la validación del Modelo Depression Detect para el diagnóstico automático de la depresión mediante la voz basado en redes convolucionales profundas por medio de un despliegue en condiciones controladas, con base en las características prosódicas del habla de una persona extraídas de la Base de Datos DAIC-WOZ, realizando un tratamiento a dichas señales de audio mediante métodos ya existentes; seguidamente procesando dicha información en la CNN a fin de obtener conclusiones que permitan detectar la depresión de una persona.spa
dc.formatapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherPereira : Universidad Tecnológica de Pereiraspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectRedes neuronalesspa
dc.subjectInteligencia artificialspa
dc.subjectIngeniería de softwarespa
dc.titleValidación del modelo Depresión detect para el diagnóstico automático de la depresión mediante la voz basado en redes convolucionales profundas.spa
dc.typebachelorThesisspa
dc.publisher.departmentFacultad de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Ciencias de la Computaciónspa
dc.creator.degreeIngeniero de Sistemas y Computaciónspa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas y Computaciónspa
dc.type.hasVersionacceptedVersionspa
dc.contributor.advisorLópez Echeverry, Ana María de las Mercedes
dc.identifier.localT006.32 V61 F7821spa


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