AI+ Audio - eLearning (examen incluido)

Cronograma del curso

1. Introducción a la IA y el sonido

   Lección 1

   • Comprender la IA
   • La IA en la vida cotidiana: ejemplos de audio
   • Fundamentos de las ondas sonoras, la amplitud y la frecuencia
   • Fundamentos del audio digital

2. Aplicar la IA en todos los dominios de audio

   Lección 2

   • IA para mejora y restauración de audio
   • IA para la accesibilidad y experiencias de audio personalizadas
   • La IA en las tecnologías de voz y habla
   • Bibliotecas de audio clave: Librosa, PyAudio
   • Caso de uso: subtitulado y traducción en tiempo real con IA para eventos en vivo
   • Caso de estudio: adaptación personalizada de audífonos con IA y auriculares inteligentes
   • Práctica: Detección de emociones en la voz con la IA de voz de Deepgram

3. Aprendizaje automático e IA para audio

   Lección 3

   • Modelos de ML para aplicaciones de audio
   • Deep Learning y técnicas avanzadas de IA
   • Arquitecturas específicas para audio: CNN, RNN y Transformers
   • Aprendizaje por transferencia en IA de audio
   • Caso de uso: conversión de voz a texto para historiales médicos
   • Caso de estudio: generación de música con IA mediante aprendizaje profundo
   • Práctica: crea un modelo de reconocimiento de voz a texto con TensorFlow

4. Reconocimiento de voz y conversión de texto a voz

   Lección 4

   • Fundamentos del reconocimiento de voz y la fonética
   • Soluciones de reconocimiento automático de voz (ASR) basadas en API
   • Creación de modelos ASR personalizados con Transformers
   • Introducción a TTS y la clonación de voz
   • Caso de uso: Automatización de transcripciones de reuniones con Google Speech-to-Text
   • Caso de estudio: atención al cliente multilingüe con modelos ASR personalizados basados en Transformers
   • Práctica: transcribe audio y genera voz a partir de texto

5. Mejora de audio y reducción de ruido

   Lección 5

   • Desafíos de audio comunes
   • Filtrado y mejora de ruido con IA
   • Caso de uso: Mejora de la calidad de audio en llamadas de trabajo remoto
   • Caso de estudio: la cancelación de ruido con IA de Krisp en la producción de pódcasts
   • Práctica: Limpia audio con ruido usando Krisp o Adobe Enhance Speech

6. Detección de emociones y sentimientos en audio

   Lección 6

   • Introducción a la detección de emociones
   • Modelos de IA para detección de emociones: RNN, LSTM y CNN
   • Desafíos: sesgos, contextos multilingües y fiabilidad
   • Caso de uso: Mejora del servicio al cliente mediante la detección de emociones
   • Caso de estudio: IBM Watson Tone Analyzer para el reconocimiento de emociones en tiempo real
   • Práctica: analiza muestras de voz con IBM Watson o APIs similares

7. Ética y privacidad en la IA de audio

   Lección 7

   • Riesgos de los deepfakes y la clonación de voz
   • Consideraciones sobre privacidad y seguridad de los datos
   • Sesgo e imparcialidad en la IA de audio
   • Caso de uso: recopilación ética de datos de voz y gestión del consentimiento
   • Caso de estudio: Garantizar el cumplimiento del RGPD en la IA de audio
   • Práctica: Detecta audio falso y crea una lista de verificación de IA ética

8. Aplicaciones avanzadas y tendencias futuras

   Lección 8

   • Detección y clasificación de eventos sonoros
   • Búsqueda e indexación de audio
   • Innovaciones: IA multimodal, computación perimetral, audio 3D
   • Carreras emergentes en IA de audio