## Entrainment metrics
**entrainment-metrics** es una biblioteca de Python para medir el grado de *entrainment* en un diálogo, definido como la tendencia de un hablante a adaptar su habla para que coincida con la de su interlocutor.
Dado un diálogo entre dos personas, esta biblioteca genera tres medidas de entrainment (*proximidad*, *convergencia* y *sincronía*) para varios atributos acústico-prosódicos, como el nivel tonal, la intensidad y la velocidad del habla.
* Repositorio: https://github.com/erikernst4/entrainment-metrics
* Documentación: https://entrainment-metrics.readthedocs.io
* Getting Started: https://entrainment-metrics.readthedocs.io/en/latest/usage/getting_started.html#getting-started
* Notebook con un tutorial paso a paso: https://github.com/erikernst4/entrainment-metrics/blob/master/examples/entrainment-example.ipynb
Esta biblioteca fue desarrollada por Erik Ernst, Ramiro H. Gálvez y Agustín Gravano, y está basada en dos papers:
* R.H. Galvez, L. Gauder, J. Luque, A. Gravano (2020). ["A unifying framework for modeling acoustic/prosodic entrainment: definition and evaluation on two large corpora"](https://aclanthology.org/2020.sigdial-1.27/), in Proceedings of SIGDIAL 2020.
* J.M. Perez, R.H. Galvez, A. Gravano (2016), ["Disentrainment may be a positive thing: A novel measure of unsigned acoustic-prosodic synchrony, and its relation to speaker engagement"](https://www.isca-speech.org/archive/interspeech_2016/perez16_interspeech.html), in Proceedings of Interspeech 2016.
Esperamos que entrainment-metrics sea de utilidad para investigadores y desarrolladores en los campos de análisis del habla y sistemas de diálogo hablado.
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**Última modificación:** 16 Ago 2023