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Temario del curso
Fundamentos de la clasificación de audio
- Tipos de eventos sonoros: ambientales, mecánicos y generados por humanos
- Aplicaciones más comunes: vigilancia, monitoreo y automatización
- Diferencias entre clasificación, detección y segmentación de audio
Datos de audio y extracción de características
- Tipos de formatos y archivos de audio disponibles
- Consideraciones respecto a la frecuencia de muestreo, ventanas temporales y tamaño de marco
- Técnicas como extracción de MFCC, características cromáticas y espectrogramas mel
Preparación de datos y anotación
- Conjuntos de datos clásicos: UrbanSound8K y ESC-50; además de la posibilidad de crear los propios conjuntos.
- Cómo identificar eventos sonoros mediante etiquetado preciso y delimitación temporal
- Equilibrado de distribución en el conjunto de datos y métodos para su aumento
Diseño de modelos de clasificación de audio
- Aprovechamiento de redes neuronales convolucionales (CNN) para procesar audio.
- Selección entre usar formas de onda originales o características extraídas como entradas para los modelos.
- Métodos para minimizar la sobreajustación y elección adecuada de funciones de pérdida y métricas de evaluación.
Detección de eventos y localización temporal
- Estrategias básicas y avanzadas para identificar segmentos específicos del audio.
- Elaboración posterior a la detección mediante umbrales y filtrado suavizador.
- Representaciones visuales de resultados sobre el eje temporal del audio.
Temas avanzados y procesamiento en tiempo real
- Aplicación del aprendizaje por transferencia cuando se dispone de una cantidad limitada de datos.
- Implementación segura de modelos empleando frameworks como TensorFlow Lite u ONNX.
- Consideraciones técnicas al realizar análisis continuo de audio y minimización de retrasos en el sistema.
Diseño de proyectos aplicados y casos de uso práctico
- Creación integral de flujos de trabajo que abarcan desde la ingestión hasta la clasificación definitiva.
- Realización de prototipos concretos para soluciones en vigilancia, control de calidad o seguimiento constante.
- Técnicas y buenas prácticas para registrar eventos relevantes, generar notificaciones así como integrar los modelos con sistemas de visualización o interfaces API.
Recapitulación general y guía hacia el futuro
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre conceptos del aprendizaje automático y entrenamiento de modelos
- Experiencia en programación con Python y preprocesamiento de datos
- Nobleza con los fundamentos del audio digital
Público objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros especializados en aprendizaje automático
- Investigadores y desarrolladores dedicados al procesamiento de señales acústicas
21 Horas
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*
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