Investigadora Independiente – Instituto de Ciencias de la Computación, UBA-CONICET
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Bio
Luciana Ferrer es investigadora independiente en el Instituto de Ciencias de la Computación (ICC), CONICET-UBA. Completó su doctorado en Ingeniería Electrónica en Stanford University, California, USA, en 2009 y su grado de Ingeniería Electrónica en la Universidad de Buenos Aires en 2001.
Su tema principal de investigación es el aprendizaje de máquinas aplicado a procesamiento de habla y del lenguaje. Lidera el grupo de procesamiento del habla del ICC, el cual es parte del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (LIAA), trabajando en temas como puntuación de la pronunciación para aprendizaje de idiomas, reconocimiento de estados mentales y detección de enfermedades neurológicas a partir del habla y cuantificación de la incerteza para modelos de lenguaje.
Luciana es miembro del consejo de la International Speech Communication Association (ISCA) y fue Technical Program Chair de Interspeech 2024. Fue oradora invitada en diversos eventos internacionales como Khipu AI meeting en 2019 and 2023, ASRU 2021 y Odyssey 2020. Luciana ha publicado más de 170 trabajos científicos que han recibido más de 7700 citas.
Areas de Investigación/Interés:
- Calibración de sistemas de clasificación
- Reconocimiento del hablante y del idioma
- Evaluación de sesgos
- Puntuación de la pronunciación
- Detección de estados mentales
- Representación de audio
- Procesamiento del lenguaje natural
Publicaciones
Link a mi Google Scholar
Premios y distinciones
- Amazon Research Award, 2023
- Faculty Research Award from JP Morgan, 2023
- Google Faculty Research Award, 2020
- Amazon Research Award, 2020
- Google Latin-America Research Award, 2018
- Beca doctoral financiada por el National Science Foundation, EEUU, 2007
Charlas
- ¿Las computadoras pueden detectar emociones?
- Liga de la ciencia
- Machine Learning Fundamentals with a Focus on Evaluation Practices, Khipu 2019
- The importance of Calibration in Speaker Verification, Speaker and Language Recognition Workshop, 2020
- Decision Theory and Calibration: Two Sides of the Same Coin, Khipu 2023