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Validación del modelo Depresión detect para el diagnóstico automático de la depresión mediante la voz basado en redes convolucionales profundas.
dc.contributor.author | Villota Taramuel, Edward Camilo | |
dc.date.accessioned | 2020-11-24T02:30:49Z | |
dc.date.available | 2020-11-24T02:30:49Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11059/12200 | |
dc.description.abstract | En 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.format | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Pereira : Universidad Tecnológica de Pereira | spa |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Redes neuronales | spa |
dc.subject | Inteligencia artificial | spa |
dc.subject | Ingeniería de software | spa |
dc.title | Validación del modelo Depresión detect para el diagnóstico automático de la depresión mediante la voz basado en redes convolucionales profundas. | spa |
dc.type | bachelorThesis | spa |
dc.publisher.department | Facultad de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Ciencias de la Computación | spa |
dc.creator.degree | Ingeniero de Sistemas y Computación | spa |
dc.publisher.program | Ingeniería de Sistemas y Computación | spa |
dc.type.hasVersion | acceptedVersion | spa |
dc.contributor.advisor | López Echeverry, Ana María de las Mercedes | |
dc.identifier.local | T006.32 V61 F7821 | spa |