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Temario del curso
Fundamentos de la clasificación de audio
- Tipos de eventos sonoros: ambientales, mecánicos, generados por humanos.
- Vista general de casos de uso: vigilancia, monitoreo, automatización.
- Clasificación vs. detección vs. segmentación de audio.
Datos de audio y extracción de características
- Tipos de archivos de audio y formatos.
- Consideraciones sobre la tasa de muestreo, ventanas y tamaño de fotograma.
- Extracción de MFCCs, características cromáticas y mel-espectrogramas.
Preparación y anotación de datos
- Bases de datos UrbanSound8K, ESC-50 y conjuntos personalizados.
- Anotación de eventos sonoros y límites temporales.
- Balanceo de conjuntos de datos y aumento de audio.
Construcción de modelos de clasificación de audio
- Uso de redes neuronales convolucionales (CNN) para audio.
- Entrada del modelo: forma de onda cruda vs. características.
- Funciones de pérdida, métricas de evaluación y sobreajuste.
Detección de eventos y localización temporal
- Estrategias de detección basadas en fotogramas y segmentos.
- Postprocesamiento de detecciones mediante umbrales y suavizado.
- Visualización de predicciones en líneas temporales de audio.
Temas avanzados y procesamiento en tiempo real
- Aprendizaje por transferencia para escenarios con pocos datos.
- Despliegue de modelos con TensorFlow Lite u ONNX.
- Procesamiento de audio en streaming y consideraciones sobre latencia.
Desarrollo de proyectos y escenarios de aplicación
- Diseño de un flujo completo: desde la ingestión hasta la clasificación.
- Desarrollo de una prueba de concepto para vigilancia, control de calidad o monitoreo.
- Registro de eventos, alertas e integración con paneles de control o APIs.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático y entrenamiento de modelos.
- Experiencia con programación en Python y preprocesamiento de datos.
- Conocimiento familiar de los fundamentos del audio digital.
Público objetivo
- Científicos de datos.
- Ingenieros de aprendizaje automático.
- Investigadores y desarrolladores en procesamiento de señales de audio.
21 Horas
