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Una tecnología que detecta tus emociones

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¿Estás feliz? ¿Triste? La start-up Beyond Verbal ha desarrollado una tecnología capaz de entender cómo te sientes con solo escuchar tu voz.

  • por Rachel Metz | traducido por Francisco Reyes (Opinno)
  • 06 Junio, 2013

Yuval Mor podría hacer posible que tu equipo de música cree un ambiente de forma automática con solo escuchar el sonido de tu voz.

Mor es el director general de Beyond Verbal, una start-up con sede en Tel Aviv (Israel) que asegura haber creado una tecnología capaz de analizar los sonidos de la voz humana para determinar lo que la gente se siente, sin importar el idioma que hablen.

Hacerlo es muy difícil, y mucho más hacerlo bien. Sin embargo, el esfuerzo podría verse altamente recompensado. Las máquinas capaces de detectar y reconocer las emociones podrían servir de ayuda en una amplia variedad de aplicaciones, como por ejemplo servicios de asistencia al conductor en coches o programas que ayuden a la policía con las interrogaciones. Imagínate una versión de Windows que pudiera detectar si está confundiendo a los usuarios, para así mostrarles una interfaz más sencilla. El software de Beyond Verbal ya se está probando en centros de llamadas, asegura Mor.

La compañía señala que puede determinar aspectos de nuestras entonaciones vocales que las máquinas hasta ahora han sido incapaces de rastrear. Estas señales, que los bebés parecen entender a pesar de que aún no puedan comprender el lenguaje, ofrecen indicaciones sobre el estado de ánimo del hablante, su actitud y personalidad.

La compañía es una entre varias con el objetivo de utilizar tecnología para entender nuestras emociones, un campo conocido como computación afectiva. Por ejemplo, la start-up Affectiva analiza las expresiones faciales para descubrir qué sienten las personas acerca de los anuncios. Simple Emotion detecta la emoción en la voz para ayudar a las personas autistas a comprender cómo se sienten otras personas.

Según Mor, Beyond Verbal analiza la modulación de la voz y busca patrones específicos en la forma de hablar. Esta información, que se toma de fragmentos de voz de 10 a 15 segundos, se analiza con el software de la compañía. La efectividad es difícil de juzgar a partir de una demostración ya preparada, pero un breve vídeo de la tecnología de Beyond Verbal puede servir de aperitivo: a medida que el presidente norteamericano Obama habla durante una grabación de un debate presidencial de 2012, el análisis de Beyond Verbal determina que está revelando 'un lado práctico', 'ira', 'cinismo' y 'egocentrismo extrovertido'.

La compañía afirma detectar las emociones con un 80 por ciento de exactitud. Podría sea posible mejorar esa cifra si la tecnología se combina con otras, como por ejemplo sistemas que puedan comprender las palabras y el contexto.

James Lester, profesor de la Universidad Estatal de Carolina del Norte (EE.UU.), cuyo ámbito de investigación incluye la computación afectiva, señala que no es descabellado pensar que Beyond Verbal pueda identificar correctamente las emociones, pero es muy difícil hacer algo más que simplemente definir las emociones como positivas o negativas. "Por ejemplo, si usas un sistema que tenga algo así como ocho, diez, doce o incluso más categorías de estados afectados", señala, "entonces todo se vuelve mucho más difícil puesto que la capacidad de hacer una clasificación correcta no sube de forma lineal, sino que lo hace de forma bastante pronunciada".

Además, Clifford Nass, profesor de la Universidad de Stanford (EE.UU.) dedicado al estudio de la interacción hombre-ordenador, indica que si bien es posible utilizar una máquina para detectar una emoción en la voz humana, ninguna tecnología es tan buena como el cerebro humano. También es muy difícil explicar las diferencias que se producen en las lenguas tonales, como el chino. (Beyond Verbal reconoce que su sistema necesita ser calibrado para detectar correctamente el tono de algunos idiomas asiáticos en particular).

"Conocer las emociones es impresionante. Es un gran problema a resolver", asegura Nass. "Pero es muy difícil".

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