Esta pesquisa é motivada pela crescente importância do reconhecimento automático de emoções, em especial através de sinais de voz, e suas aplicações em sistemas para interação homem-máquina. Neste contexto, são estudadas as emoções Felicidade, Medo, Nojo, Raiva, Tédio e Tristeza, além do estado Neutro, que são emoções geralmente consideradas como essenciais para um conjunto básico de emoções. São investigadas diversas questões relacionadas à análise de voz para reconhecimento de emoções, explorando vários parâmetros do sinal de voz, como por exemplo frequência fundamental (pitch), energia de curto prazo, formantes, coeficientes cepstrais e são testadas diferentes técnicas para a classificação, envolvendo reconhecimento de padrões e métodos estatísticos, como K-vizinhos mais próximos (KNN), Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), Modelos de Misturas de Gaussianas (GMM) e Modelos Ocultos de Markov (HMM), destacando-se o uso de GMM como principal técnica utilizada por seu custo computacional e desempenho. Neste trabaho é desenvolvido um sistema de identificação em estágio único obtendo-se resultados superiores a diversos sistemas na literatura, com uma taxa de reconhecimento de até 74,86%. Além disso, recorre-se à psicologia e à teoria de emoções para incorporar-se a noção do espaço de emoções e suas dimensões a fim de desenvolver-se um sistema de classificação sequencial em três estágios, que passa por classificações nas dimensões Ativação, Avaliação e Domínio. Este sistema apresenta uma taxa de reconhecimento superior ao do sistema de único estágio, com até 82,41%, ao mesmo tempo em que é identificado um ponto de atenção no sistema de três estágios, que pode apresentar dificuldades na identificação de emoções que possuem baixo índice de reconhecimento em um dos estágios. Uma vez que existem poucos sistemas estado da arte que tratam o problema de verificação de emoções, um sistema também é desenvolvido para esta tarefa, obtendo-se um reconhecimento perfeito para as emoções Raiva, Neutro, Tédio e Tristeza. Por fim, é desenvolvido um sistema híbrido para tratar os problemas de verificação e de identificação em sequência, que tenta resolver o problema do classificador de três estágios e obtém uma taxa de reconhecimento de até 83%.

This work is motivated by the increase on the importance of automatic emotion recognition, especially through speech signals, and its applications in human-machine interaction systems. In this context, the emotions Happiness, Fear, Neutral, Disgust, Anger, Boredom and Sadness are selected for this study, which are usually considered essential for a basic set of emotions. Several topics related to emotion recognition through speech are investigated, including speech features, like pitch, energy, formants and MFCC as well as different classification algorithms that involve pattern recognition and stochastic modelling like K-Nearest Neighbours (KNN), Support Vector Machines (SVM), Gaussian Mixture Models (GMM) and Hidden Markov Models (HMM), where GMM is selected as the main technique for its computational cost and performance. In this work, a single-stage identification system is developed, which outperforms several systems in the literature, with a recognition rate of up to 74.86%. Besides, the idea of emotional space dimensions from Psychology and Emotion Theory is reviewed for the development of a sequential classification system with 3 stages, that passes through classifications on the Activation, Evaluation and Dominance dimensions. This system outperforms the single-stage classifier with a recognition rate of up to 82.41%, at the same time as a point of attention is identified, as this kind of system may show difficulties on the identification of emotions that show low recognition rates in a specific stage. Since there are few state of the art systems that handle emotion verification, a system for this task is also developed in this work, showing itself to be a perfect recognizer for the Anger, Neutral, Boredom and Sadness emotions. Finally, a hybrid system is proposed to handle both the verification and the identification tasks sequentially, which tries to solve the 3-stage classifier problem and shows a recognition rate of up to 83%.