La IA y los problemas difíciles del mundo · Física cuántica y computación cuántica · arXiv · 2026-10-26
HQTN-SER: reconocimiento de emociones en el habla con redes tensoriales cuánticas híbridas
Título original: HQTN-SER: Speech Emotion Recognition with Hybrid Quantum Tensor Networks
El reconocimiento de emociones en el habla sigue siendo frágil en condiciones del mundo real, porque las señales emocionales son sutiles y dependen del hablante. Los autores proponen HQTN-SER, un modelo híbrido cuántico-clásico que fusiona una red tensorial cuántica inspirada en MPS, con tres o cuatro cúbits, con una incrustación latente clásica. Alcanzó una precisión del 80.09% en RAVDESS, del 78.12% en SAVEE y del 73.51% en MDER, y el entrenamiento convergió de forma estable.