Clasificación de audio y detección de eventos con ML

Fundamentos de la clasificación de audio

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

Datos de audio y extracción de características

• Tipos de archivos y formatos de audio
• Consideraciones sobre la tasa de muestreo, enventanado (windowing) y tamaño de cuadro
• Extracción de MFCC, características de cromas, espectrogramas mel

Preparación y anotación de datos

• UrbanSound8K, ESC-50 y conjuntos de datos personalizados
• Etiquetado de eventos sonoros y límites temporales
• Equilibrado de conjuntos de datos y aumento de audio

Construcción de modelos de clasificación de audio

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

Detección de eventos y localización temporal

• Estrategias de detección basadas en cuadros y segmentos
• Postprocesamiento de detecciones utilizando 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 o ONNX
• Procesamiento de audio en transmisión (streaming) y consideraciones de latencia

Desarrollo de proyectos y escenarios de aplicación

• Diseño de una tubería completa: desde la ingesta hasta la clasificación
• Desarrollo de un prototipo de concepto (proof-of-concept) para vigilancia, control de calidad o monitoreo
• Registro de eventos (logging), alertas e integración con tableros o API

Resumen y próximos pasos