Fundamentos de aprendizaje automático para el procesamiento del habla

La tecnología del habla está avanzando rápidamente, impulsando todo, desde asistentes virtuales hasta servicio al cliente automatizado.Comprender cómo los algoritmos de aprendizaje automático analizan y sintetizan el lenguaje humano es esencial para el desarrollo de IA moderno. Este curso proporciona una comprensión sólida y fundamental de toda la canalización de procesamiento de voz, comenzando desde señales de audio sin procesar y pasando por la ingeniería de características clásicas hasta arquitecturas de aprendizaje profundo de última generación. Al final, estará preparado para implementar modelos fundamentales para tareas como el reconocimiento de voz y la detección de actividad de voz utilizando técnicas modernas. Lo que aprenderás: * Comprender la física del sonido y los principios de la representación de audio digital, incluyendo muestreo, cuantización y procesamiento de señales básicos. * Practicar técnicas esenciales de extracción de características acústicas como los coeficientes cepstrales de frecuencia MEL (MFCC) y los espectrogramas. * Dominar los modelos de aprendizaje automático fundamentales (como los modelos ocultos de Markov y los modelos gaussianos de mezcla) y la transición a las estructuras modernas de aprendizajes profundos (RNN y CNN). * Aplicar conceptos de modelado de secuencia a secuencias, incluyendo mecanismos básicos de atención y fundamentos de arquitectura de transformadores relevantes para tareas de habla. * Configurar y entrenar modelos básicos para aplicaciones clave como el reconocimiento automático de voz (ASR) y la clasificación de voz. El material comienza con la terminología básica y los conceptos básicos de procesamiento de señales, avanza a través de la ingeniería de características y concluye con un examen de los enfoques de redes neuronales profundas y los patrones de implementación para tareas de voz comunes. Este curso está diseñado para principiantes absolutos en procesamiento de voz y aprendizaje automático que desean una introducción práctica y basada en texto al campo.No se requieren conocimientos especializados previos. Comience a desarrollar su experiencia en una de las áreas de más rápido crecimiento de la inteligencia artificial hoy.