Reconocimiento de voz y transcripción con IA

Visión general de las tecnologías de reconocimiento de voz <\/p>

• Historia y evolución del reconocimiento de voz <\/li>
• Modelos acústicos, modelos de lenguaje y decodificación <\/li>
• Arquitecturas modernas: RNN, transformadores y Whisper <\/li> <\/ul>

  Preprocesamiento de audio y fundamentos de la transcripción <\/p>

  • Manejo de formatos de audio y tasas de muestreo <\/li>
  • Limpieza, recorte y segmentación del audio <\/li>
  • Generación de texto desde audio: tiempo real vs por lotes <\/li> <\/ul>

    Práctica con Whisper y otras API <\/p>

    • Instalación y uso de Whisper de OpenAI <\/li>
    • Llamado de API en la nube (Google, Azure) para transcripción <\/li>
    • Comparación de rendimiento, latencia y costo <\/li> <\/ul>

      Lenguaje, acentos y adaptación al dominio <\/p>

      • Trabajo con múltiples idiomas y acentos <\/li>
      • Vocabularios personalizados y tolerancia al ruido <\/li>
      • Manejo de lenguaje legal, médico o técnico <\/li> <\/ul>

        Formateo de salida e integración <\/p>

        • Adición de marcas de tiempo, puntuación y etiquetas de hablante <\/li>
        • Exportación a formatos de texto, SRT o JSON <\/li>
        • Integración de transcripciones en aplicaciones o bases de datos <\/li> <\/ul>

          Laboratorios de implementación de casos de uso <\/p>

          • Transcripción de reuniones, entrevistas o pódcast <\/li>
          • Sistemas de comandos de voz a texto <\/li>
          • Subtítulos en tiempo real para flujos de video/audio <\/li> <\/ul>

            Evaluación, limitaciones y ética <\/p>

            • Métricas de precisión y referencia de modelos <\/li>
            • Sesgo y equidad en los modelos de voz <\/li>
            • Consideraciones de privacidad y cumplimiento <\/li> <\/ul>

              Resumen y próximos pasos <\/p>