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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
- Diferencias entre clasificación, detección y segmentación de audio
Audio y Extracción de Características
- Tipos de archivos de audio y formatos
- Consideraciones sobre frecuencia de muestreo, ventana y tamaño de trama
- Extracción de MFCCs, características de croma y mel-espectrogramas
Preparación y Anotación de Datos
- UrbanSound8K, ESC-50 y conjuntos de datos personalizados
- Anotación de eventos sonoros y límites temporales
- Ebalanceo de conjuntos de datos y aumento de datos 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 tramas y segmentos
- Procesamiento posterior de detecciones utilizando umbrales y suavizado
- Visualización de predicciones en líneas de tiempo 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 de latencia
Desarrollo del Proyecto y Escenarios de Aplicación
- Diseño de un pipeline completo: desde la ingesta hasta la clasificación
- Desarrollo de un prototipo para vigilancia, control de calidad o monitoreo
- Registro de eventos, alertas e integración con tableros o APIs
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos de aprendizaje automático y entrenamiento de modelos
- Experiencia con programación en Python y preprocesamiento de datos
- Familiaridad con los fundamentos del audio digital
Audiencia objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores y desarrolladores en procesamiento de señales de audio
21 Horas