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Técnicas de Machine Learning para el procesamiento del habla

23/10/2017
El Dr. Agustín Gravano, profesor adjunto en el Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires, disertó sobre las técnicas de Machine Learning empleadas en las principales aplicaciones de procesamiento del habla, el 23 de octubre en la Facultad de Ingeniería.

El procesamiento del habla tiene como objetivo manejar computacionalmente el lenguaje oral: extraer información de la señal acústica (por ejemplo: palabras, emociones, características del hablante, entre otras) y también producir y modificar señales de habla.

Los avances de las últimas décadas han ido incorporando las tecnologías del habla a nuestra vida cotidiana, a través del dictado automático y los asistentes virtuales. En esta conferencia se verán las técnicas de Machine Learning empleadas en las principales aplicaciones de procesamiento del habla.

Garavano es investigador adjunto de CONICET. En 2009 completó su Ph.D. en Computer Science en Columbia University, New York, y tras una breve estadía en Google Research retornó a Argentina mediante el programa de repatriación de científicos.

Su trabajo de investigación en procesamiento del habla consiste en modelar computacionalmente la extraordinaria coordinación que exhibimos los seres humanos al mantener una conversación, tanto a nivel temporal como en otras dimensiones del habla. El objetivo posterior es incorporar ese conocimiento a sistemas de diálogo hablado a fin de mejorar su naturalidad.

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