Speech2Face<\/strong> es una herramienta creada por el laboratorio de Ciencias Inform\u00e1ticas e Inteligencia Artificial del MIT<\/em> (MIT CSAIL) cuya funci\u00f3n es determinar la edad, el g\u00e9nero y la etnia de una persona mediante el habla.<\/p>\n

La intenci\u00f3n de sus creadores no es la reconstrucci\u00f3n perfecta de un rostro sino la asociaci\u00f3n de caracter\u00edsticas f\u00edsicas con la voz. El objetivo es saber hasta qu\u00e9 punto es posible saber c\u00f3mo es f\u00edsicamente una persona a partir de su voz.<\/p>\n

Speech2Face consiste en una red neuronal de aprendizaje entrenada mediante una base de datos abierta AVSpeech.<\/strong> \u00c9sta la componen m\u00e1s de 100.000 fragmentos de voz de seis segundos.<\/strong> Adem\u00e1s de esa base de datos, han hecho uso de VoxCeleb, la cual contiene millones de v\u00eddeos, de unas 7.000 personas famosas, publicados en Internet.<\/p>\n

La imagen final es una persona de frente con un gesto neutro. El modelo de estudio va aprendiendo de la base de datos correlaci\u00f3nales de audio y sonido entre las personas y sus caras. Se centra en edad, g\u00e9nero y etnia pero tambi\u00e9n en otros factores como las medidas y proporciones craneofaciales. Todo este trabajo va supervisado.<\/p>\n

Resultados:<\/strong><\/p>\n

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• Se ha alcanzado un 94% de precisi\u00f3n en la determinaci\u00f3n del g\u00e9nero.<\/li>\n
• Resultados buenos en etnias blancas y asi\u00e1ticas pero no tanto en la negra o india (puede deberse a su menor presencia en las bases de datos).<\/li>\n
• Los mejores resultados de los atributos craneofaciales se han encontrado en la nariz y en la boca, llegando as\u00ed a la conclusi\u00f3n de que la estructura de la nariz determina el habla.<\/li>\n<\/ul>\n

  Si quieres obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre este proyecto echa un vistazo a la Conferencia IEEE sobre visi\u00f3n artificial y reconocimiento de patrones (CVPR) 2019<\/em><\/a>.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

  Speech2Face es una herramienta creada por el laboratorio de Ciencias Inform\u00e1ticas e Inteligencia Artificial del MIT (MIT CSAIL) cuya funci\u00f3n es determinar la edad, el g\u00e9nero y la etnia de una persona mediante el habla. La intenci\u00f3n de sus creadores no es la reconstrucci\u00f3n perfecta de un rostro sino la asociaci\u00f3n de caracter\u00edsticas f\u00edsicas con la voz. El objetivo es saber hasta qu\u00e9 punto es posible saber c\u00f3mo es f\u00edsicamente una persona a partir de su voz. Speech2Face consiste en una red neuronal de aprendizaje entrenada mediante una base de datos abierta AVSpeech. \u00c9sta la componen m\u00e1s de 100.000 fragmentos de voz de seis segundos. Adem\u00e1s de esa base de datos, han hecho uso de VoxCeleb, la cual contiene millones de v\u00eddeos, de unas 7.000 personas famosas, publicados en Internet. La imagen final es una persona de frente con un gesto neutro. El modelo de estudio va aprendiendo de la base de datos correlaci\u00f3nales de audio y sonido entre las personas y sus caras. Se centra en edad, g\u00e9nero y etnia pero tambi\u00e9n en otros factores como las medidas y proporciones craneofaciales. Todo este trabajo va supervisado. Resultados: Se ha alcanzado un 94% de precisi\u00f3n en la determinaci\u00f3n del g\u00e9nero. 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