Reconocimiento y transcripción del habla con IA

Descripción general de las tecnologías de reconocimiento del habla

• Historia y evolución del reconocimiento del habla
• Modelos acústicos, modelos de lenguaje y decodificación
• Arquitecturas modernas: RNN, transformers y Whisper

Preprocesamiento de audio y fundamentos de la transcripción

• Manejo de formatos de audio y tasas de muestreo
• Limpieza, recorte y segmentación de audio
• Generación de texto a partir de audio: en tiempo real vs por lotes

Manejo práctico de Whisper y otras APIs

• Instalación y uso de OpenAI Whisper
• Llamadas a APIs en la nube (Google, Azure) para transcripción
• Comparación de rendimiento, latencia y costos

Lenguaje, acentos y adaptación al dominio

• Trabajo con múltiples idiomas y acentos
• Vocabularios personalizados y tolerancia al ruido
• Manejo de lenguaje legal, médico o técnico

Formato de salida e integración

• Adición de marcas de tiempo, puntuación y etiquetas de hablante
• Exportación a formatos de texto, SRT o JSON
• Integración de transcripciones en aplicaciones o bases de datos

Laboratorios de implementación de casos de uso

• Transcripción de reuniones, entrevistas o podcasts
• Sistemas de comandos de voz a texto
• Subtítulos en tiempo real para flujos de video/audio

Evaluación, limitaciones y ética

• Métricas de precisión y pruebas de referencia de modelos
• Sesgo e imparcialidad en los modelos de habla
• Consideraciones de privacidad y cumplimiento normativo

Resumen y siguientes pasos