Reconocimiento de voz y transcripción con IA

Visión general de las tecnologías de reconocimiento de voz

• Historia y evolución del reconocimiento de voz
• Modelos acústicos, modelos de lenguaje y decodificación
• Arquitecturas modernas: RNN, transformers y Whisper

Preprocesamiento de audio y fundamentos de la transcripción

• Manejo de formatos de audio y tasas de muestreo
• Limpieza, recorte y segmentación del audio
• Generación de texto a partir de audio: en tiempo real por lotes

Manejo práctico de Whisper y otras APIs

• Instalación y uso de Whisper de OpenAI
• Invocación de APIs en la nube (Google, Azure) para transcripción
• Comparación de rendimiento, latencia y costo

Lenguaje, acentos y adaptación al dominio

• Trabajo con múltiples lenguajes y acentos
• Vocabularios personalizados y tolerancia al ruido
• Manejo de lenguaje legal, médico o técnico

Formateo de salida e integración

• Adición de marcas de tiempo, puntuación y etiquetas de hablante
• Exportación a formatos de texto, SRT o JSON
• Integración de transcripciones en aplicaciones o bases de datos

Laboratorios de implementación de casos de uso

• Transcripción de reuniones, entrevistas o podcasts
• Sistemas de comandos de voz a texto
• Subtítulos en tiempo real para flujos de video/audios

Evaluación, limitaciones y ética

• Métricas de precisión y benchmarking de modelos
• Sesgo y equidad en los modelos de voz
• Consideraciones de privacidad y cumplimiento normativo

Resumen y próximos pasos