Detección de emociones utilizando aprendizaje de máquina multimodal para mejorar la interacción humano-robot de Pepper

Abstract

En la actualidad es muy importante para las organizaciones mantener un servicio al cliente de primer nivel. Para esto, es necesario desarrollar sistemas automatizados que detecten las emociones de las personas al responder al acercamiento de un producto o servicio. Después de todo, las decisiones que tomamos son, de manera innata, producto de nuestras emociones; es por esto que, es importante desarrollar un ambiente agradable a la hora de atraer a un cliente, ya sea por la estética del producto, el olor, o la estimulación de otros sentidos. En este reporte se presenta el desarrollo e implementación de una aplicación para el robot Pepper que pueda identificar y extraer del contexto de una conversación las emociones de su interlocutor para ajustar sus respuestas en la siguiente interacción. El espectro de emociones para la clasificación contiene: ira, disgusto, miedo, felicidad, tristeza, sorpresa y neutral. Para el sistema se implementa una rutina de detección de emociones multimodal que extrae las características para la clasificación a partir del vídeo, audio y texto obtenidas mediante una interacción humano-robot.