Clasificación de audio y detección de eventos con ML

Fundamentos de la clasificación de audio

• Tipos de eventos sonoros: ambientales, mecánicos, generados por humanos.
• Vista general de casos de uso: vigilancia, monitoreo, automatización.
• Clasificación de audio versus detección versus segmentación.

Datos de audio y extracción de características

• Tipos de archivos y formatos de audio.
• Consideraciones sobre tasa de muestreo, ventana de análisis y tamaño de cuadro.
• Extracción de MFCC, características cromáticas y mel-espectrogramas.

Preparación y anotación de datos

• Conjuntos de datos como UrbanSound8K, ESC-50 y personalizados.
• Etiquetado de eventos sonoros y límites temporales.
• Equilibración de conjuntos de datos y aumentación de audio.

Construcción de modelos de clasificación de audio

• Uso de redes neuronales convolucionales (CNN) para audio.
• Entrada del modelo: forma de onda bruta versus características extraídas.
• Funciones de pérdida, métricas de evaluación y sobreajuste (overfitting).

Detección de eventos y localización temporal

• Estrategias de detección basadas en cuadros y segmentos.
• Postprocesamiento de detecciones mediante umbrales y suavizado.
• Visualización de predicciones en líneas de tiempo de audio.

Temas avanzados y procesamiento en tiempo real

• Aprendizaje por transferencia (transfer learning) para escenarios con pocos datos.
• Despliegue de modelos con TensorFlow Lite u ONNX.
• Procesamiento de audio en streaming y consideraciones sobre la latencia.

Desarrollo de proyectos y escenarios de aplicación

• Diseño de un flujo de trabajo completo: desde la ingesta hasta la clasificación.
• Desarrollo de un concepto de prueba (proof-of-concept) para vigilancia, control de calidad o monitoreo.
• Registros (logging), alertas e integración con paneles de control o APIs.

Resumen y próximos pasos