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Articulo de referencia

OpenSMILE

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openSMILE [ 2 ] es un software de código abierto para la extracción automática de características de señales de audio y para la clasificación de señales de voz y música. "SMILE" significa "Interpretación de voz y música mediante extracción de gran espacio". El software se aplica principalmente en el área del reconocimiento automático de emociones y es ampliamente utilizado en la comunidad de investigación de computación afectiva . El proyecto openSMILE existe desde 2008 y es mantenido por la empresa alemana audEERING GmbH desde 2013. openSMILE se proporciona de forma gratuita para fines de investigación y uso personal bajo una licencia de código abierto. Para el uso comercial de la herramienta, la empresa audEERING ofrece opciones de licencia personalizadas.

Áreas de aplicación

openSMILE se utiliza tanto en investigación académica como en aplicaciones comerciales para analizar automáticamente señales de voz y música en tiempo real. A diferencia del reconocimiento automático de voz, que extrae el contenido hablado de una señal de voz, openSMILE es capaz de reconocer las características de un segmento de voz o música determinado. Ejemplos de estas características codificadas en el habla humana son la emoción del hablante , [ 3 ] la edad, el género y la personalidad, así como estados del hablante como la depresión , la intoxicación o los trastornos vocales patológicos. El software también incluye tecnología de clasificación musical para la detección automática del estado de ánimo musical y el reconocimiento de segmentos de coro , tonalidad, acordes , tempo, métrica, estilo de baile y género.

El conjunto de herramientas openSMILE sirve como referencia en diversas competiciones de investigación como Interspeech ComParE, [ 4 ] AVEC, [ 5 ] MediaEval, [ 6 ] y EmotiW. [ 7 ]

Historia

El proyecto openSMILE fue iniciado en 2008 por Florian Eyben, Martin Wöllmer y Björn Schuller en la Universidad Técnica de Múnich, en el marco del proyecto de investigación SEMAINE de la Unión Europea . El objetivo del proyecto SEMAINE era desarrollar un agente virtual con inteligencia emocional y social . En este sistema, openSMILE se aplicó para el análisis en tiempo real del habla y las emociones. La versión final del software SEMAINE se basa en la versión 1.0.1 de openSMILE.

En 2009, se publicó el conjunto de herramientas de reconocimiento de emociones (openEAR), basado en openSMILE. "EAR" significa "Reconocimiento de Emociones y Afecto".

En 2010, se publicó la versión 1.0.1 de openSMILE, que fue presentada y premiada en el concurso ACM Multimedia Open-Source Software Challenge.

Entre 2011 y 2013, Florian Eyben y Felix Weninger ampliaron y mejoraron la tecnología de openSMILE en el marco de su tesis doctoral en la Universidad Técnica de Múnich . El software también se aplicó al proyecto ASC-Inclusion, financiado por la Unión Europea . Para este proyecto, Erik Marchi amplió el software con el fin de enseñar expresión emocional a niños autistas , basándose en el reconocimiento y la visualización automáticos de emociones.

En 2013, la empresa audEERING adquirió los derechos del código fuente de la Universidad Técnica de Múnich y la versión 2.0 se publicó bajo una licencia de investigación con acceso al código fuente.

Hasta 2016, openSMILE se había descargado más de 50.000 veces en todo el mundo y se había consolidado como un conjunto de herramientas estándar para el reconocimiento de emociones.

Premios

openSMILE fue premiado en 2010 en el marco del concurso ACM Multimedia Open Source Competition. Esta herramienta de software se utiliza en numerosas publicaciones científicas sobre reconocimiento automático de emociones. openSMILE [ 8 ] y su extensión openEAR [ 9 ] han sido citados en más de 1000 publicaciones científicas hasta la fecha.

Referencias

  1. ↑ "Lanzamiento de openSMILE 3.0.1" . Consultado el 5 de enero de 2022 .
  2. ↑ F. Eyben, M. Wöllmer, B. Schuller: „ openSMILE - El extractor de características de audio de código abierto versátil y rápido de Múnich “, En Proc. ACM Multimedia (MM), ACM, Florencia, Italia, ACM, pp. 1459-1462, octubre de 2010.
  3. ↑ B. Schuller, B. Vlasenko, F. Eyben, M. Wöllmer, A. Stuhlsatz, A. Wendemuth, G. Rigoll, " Reconocimiento acústico de emociones entre corpus: variaciones y estrategias (resumen extendido) ", en Actas de ACII 2015, Xi'an, China, invitado a la Sesión Especial sobre los Artículos Más Influyentes en IEEE Transactions on Affective Computing.
  4. ↑ B. Schuller, S. Steidl, A. Batliner, J. Hirschberg, JK Burgoon, A. Elkins, Y. Zhang, E. Coutinho: " El desafío de paralingüística computacional INTERSPEECH 2016: engaño y sinceridad. Archivado el 9 de junio de 2017 en Wayback Machine ", Actas de INTERSPEECH 2016, ISCA, San Francisco, EE. UU., 2016.
  5. ↑ F. Ringeval, B. Schuller, M. Valstar, R. Cowie, M. Pantic, “ AVEC 2015 - El 5.º Desafío y Taller Internacional de Emociones Audiovisuales ”, en Actas de la 23.ª Conferencia Internacional ACM sobre Multimedia, MM 2015, (Brisbane, Australia), ACM, octubre de 2015.
  6. ↑ M. Eskevich, R. Aly, D. Racca, R. Ordelman, S. Chen, GJ Jones, " La tarea de búsqueda e hipervínculos en MediaEval 2014 ".
  7. ↑ F. Ringeval, S. Amiriparian, F. Eyben, K. Scherer, B. Schuller, “ Reconocimiento de emociones en entornos reales: Incorporación de la voz y la actividad labial en la fusión multimodal a nivel de decisión ”, en Actas del ICMI 2014 EmotiW – Desafío y taller sobre reconocimiento de emociones en entornos reales (EmotiW 2014), satélite de la 16.ª Conferencia Internacional ACM sobre Interacción Multimodal (ICMI 2014), (Estambul, Turquía), págs. 473–480, ACM, noviembre de 2014
  8. ↑ Eyben, Florian; Wöllmer, Martin; Schuller, Björn (26 de abril de 2018). Opensmile: el extractor de características de audio de código abierto, versátil y rápido de Múnich . ACM. págs. 1459–1462 . doi : 10.1145/1873951.1874246 . ISBN  978-1-60558-933-6– vía Google Académico.
  9. ↑ Eyben, Florian; Wöllmer, Martin; Schuller, Björn (26 de abril de 2018). "OpenEAR: presentación del kit de herramientas de código abierto de Munich para el reconocimiento de emociones y afectos" . IEEE. págs. 1–6 – vía Google Académico. 
  • sitio web de openSMILE
  • openSMILE en GitHub
  • Documentación de openSMILE
  • Página de Google Scholar sobre openSMILE
  • Página de Google Scholar sobre openEAR
  • Artículo en startupvalley.com
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