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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 los casos de uso: vigilancia, monitoreo, automatización
- Clasificación de audio frente a detección y segmentación
Datos de audio y extracción de características
- Tipos de archivos de audio y formatos
- Tasa de muestreo, ventanas y consideraciones sobre el tamaño del marco
- Extracción de MFCC, características cromáticas y mel-espectrogramas
Preparación de datos y anotación
- UrbanSound8K, ESC-50 y conjuntos de datos personalizados
- Anotación de eventos sonoros y límites temporales
- Balanceo de conjuntos de datos y aumento de audio (data augmentation)
Construcción de modelos de clasificación de audio
- Uso de redes neuronales convolucionales (CNN) para audio
- Entrada del modelo: forma de onda cruda frente a características
- Funciones de pérdida, métricas de evaluación y sobreajuste
Detección de eventos y localización temporal
- Estrategias de detección basadas en marcos y segmentos
- Postprocesamiento de detecciones mediante umbrales y suavizado
- Visualización de las 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 sobre latencia
Desarrollo del proyecto y escenarios de aplicación
- Diseño de una canalización completa: desde la ingesta hasta la clasificación
- Desarrollo de un prototipo para vigilancia, control de calidad o monitoreo
- Registro (logging), 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
- Familiaridad con 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