ANÁLISIS DE AUDIO PARA EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS, SEGMENTACIÓN, CLASIFICACIÓN Y PREDICCIÓN
En este trabajo, se hizo un análisis y procesamiento de las señales de audio de llamadas de cobranza para su clasificación de género, segmentación de voces, extracción de características e identificación de roles de los actores que intervienen en las llamadas, así como un análisis de que tan factibl...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión aceptada para publicación |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | México |
| Institución: | Centro de Investigación en Matemáticas |
| Repositorio: | Repositorio Institucional CIMAT |
| OAI Identifier: | oai:cimat.repositorioinstitucional.mx:1008/1029 |
| Acceso en línea: | http://cimat.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1008/1029 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | info:eu-repo/classification/MSC/MATEMÁTICAS INDUSTRIALES info:eu-repo/classification/MSC/COMPUTACIÓN info:eu-repo/classification/cti/1 info:eu-repo/classification/cti/12 info:eu-repo/classification/cti/1299 info:eu-repo/classification/cti/129999 |
| Sumario: | En este trabajo, se hizo un análisis y procesamiento de las señales de audio de llamadas de cobranza para su clasificación de género, segmentación de voces, extracción de características e identificación de roles de los actores que intervienen en las llamadas, así como un análisis de que tan factible es hacer predicciones de intención de pago con esta información. Esto usando técnicas de apredizaje máquina y análisis de características de los datos. El presente trabajo fue posible, gracias a la colaboración de la Startup Mexicana con base en Guadalajara, Kueski. Quien prestó sus datos, instalaciones y equipo. |
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