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Sonido con IA: Análisis y Generación de Sonidos con IA (WaveNet)
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28
Abr
El sonido con IA está transformando la forma en la que analizamos, procesamos y generamos audio en entornos profesionales. Gracias a la inteligencia artificial, hoy es posible no solo analizar señales sonoras, sino también crear sonido con IA, generando voz, música y efectos de forma automatizada, precisa y escalable.
A través de tecnologías como Machine Learning, Deep Learning y modelos avanzados como WaveNet o GAN, la IA permite abordar todo el ciclo del sonido: desde el tratamiento de señal y el reconocimiento vocal hasta la síntesis y generación de contenidos sonoros a partir de texto.
Esta formación en sonido con IA proporciona una visión completa y práctica de estas capacidades, permitiendo comprender cómo aplicar estas tecnologías en casos reales, desde el análisis de grabaciones hasta la creación de contenidos sonoros mediante herramientas especializadas.
Objetivos de la formación en inteligencia artificial aplicada al sonido
Al final de esta formación será capaz de:
- Reconocer los principios de funcionamiento y saber cuáles son las herramientas existentes para el tratamiento o la generación de sonidos
Público objetivo de la formación en IA aplicada al sonido
Desarrolladores, data scientists, gestores de proyecto y cualquier persona que desee conocer las posibilidades de la IA para el análisis, la detección o la generación de sonidos.
Requisitos previos de la formación en IA aplicada al sonido
Tener conocimientos básicos de Machine Learning.
Programa de la formación en crear sonido con IA
Introducción
- Definición de un sonido
- Bases del tratamiento de señal digital
- Diferentes tipos de sonido
- Tecnologías utilizadas
Intervención de la IA en las diferentes etapas del proceso de tratamiento del sonido
- Aplicaciones
- Voz
- Música
- Ruidos (industriales, de ambiente…)
- Tratamiento de señal
- Machine Learning
- Deep Learning (redes neuronales)
- Grabación
- Filtrado
- Montaje
- Clasificación de grabaciones
- Análisis
- Generación
Tratamiento de la voz
- Reconocimiento vocal
- Comprensión y análisis de discurso o de comandos vocales
- Traducciones
- Retranscripciones
- Ámbito médico…
Análisis de músicas
- Clasificación
- Propuesta
- Reconocimiento de estilo
- Reconocimiento de compositores
Detección de ruidos
- Filtrado
- Seguridad
- Supresión de ruidos (mejora de producciones musicales)
- Análisis y separación de fuentes sonoras
Generación de música
- Síntesis vocal
Herramientas
- MetaVoice: modificación de la voz
- WellSaid
- Play.ht: transformación de texto en audio
- Separación de pistas de audio: AudioStrip
- Síntesis vocal: WaveNet
- Audio y vídeo: Sonix, NVIDIA Jarvi, IBM Watson
- Tratamiento de grabaciones de audio: Amazon Transcribe (retranscripción en texto, análisis de contenido, estadísticas de palabras clave, reconocimiento de interlocutor…)
- Retranscripción de discurso en tiempo real con Amazon Transcribe
Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)
- Demostración de «Text to Speech» de IBM Watson
IA generativas
- Principio de funcionamiento
- GAN (Generative Adversarial Network)
Ejemplos
- Google MusicLM: MusicLM
- Boomy
- Mubert
- Soundraw
- Beatoven…
Generación de música a partir de una descripción en texto
- Mubert
Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)
- Creación de pistas de música con Mubert
Evoluciones
- Límites
- Generación de música libre de derechos
- Descripción en texto
- Elección del estilo…
Problemas éticos
- Desvío de voz
- Clonación de voz
Fuentes
- Datos utilizados en el aprendizaje
Aspectos jurídicos
- Derechos de autor
- Relaciones con la industria musical
Nota: El contenido de este programa puede ser objeto de adaptación en función de los niveles, requisitos previos y necesidades de los participantes.
2 días
14 horas
Metodología de la formación en IA aplicada al sonido
Formación impartida de forma presencial o a distancia (blended learning, e-learning, clase virtual o presencial a distancia).
El formador alterna entre método:
- Demostrativo
- Interrogativo
- Activo (a través de ejercicios prácticos y/o simulaciones)
Recursos y medios
- Ordenadores Mac o PC (excepto algunos cursos de la oferta de Management)
- Conexión a Internet de alta velocidad (fibra)
- Pizarra blanca o paperboard
- Videoproyector o pantalla táctil interactiva (para la formación a distancia)
- Entornos de formación instalados en los puestos de trabajo o online
- Materiales del curso y ejercicios
Evaluación de los aprendizajes
- Análisis de los resultados individuales producidos por cada participante durante los ejercicios prácticos, con corrección a lo largo del desarrollo de la formación
- Realización de una prueba completa sobre un proyecto global de fin de formación, con análisis por el consultor formador
- Cuestionario individual de evaluación de los aprendizajes propuesto al final de cada sesión
Esta formación es bonificable a través de FUNDAE para todas las empresas que cuenten con trabajadores en régimen general de la Seguridad Social y dispongan de crédito formativo. SKOLAE Formación gestiona todo el proceso administrativo necesario para que tu empresa pueda recuperar el importe invertido en la formación, siempre que se cumplan los requisitos legales y de comunicación establecidos por FUNDAE.
Objetivos
Objetivos de la formación en inteligencia artificial aplicada al sonido
Al final de esta formación será capaz de:
- Reconocer los principios de funcionamiento y saber cuáles son las herramientas existentes para el tratamiento o la generación de sonidos
Público objetivo de la formación en IA aplicada al sonido
Desarrolladores, data scientists, gestores de proyecto y cualquier persona que desee conocer las posibilidades de la IA para el análisis, la detección o la generación de sonidos.
Requisitos previos de la formación en IA aplicada al sonido
Tener conocimientos básicos de Machine Learning.
Duración
2 días
14 horas
Programa
Programa de la formación en IA para análisis y generación de sonidos
Introducción
- Definición de un sonido
- Bases del tratamiento de señal digital
- Diferentes tipos de sonido
- Tecnologías utilizadas
Intervención de la IA en las diferentes etapas del proceso de tratamiento del sonido
- Aplicaciones
- Voz
- Música
- Ruidos (industriales, de ambiente…)
- Tratamiento de señal
- Machine Learning
- Deep Learning (redes neuronales)
- Grabación
- Filtrado
- Montaje
- Clasificación de grabaciones
- Análisis
- Generación
Tratamiento de la voz
- Reconocimiento vocal
- Comprensión y análisis de discurso o de comandos vocales
- Traducciones
- Retranscripciones
- Ámbito médico…
Análisis de músicas
- Clasificación
- Propuesta
- Reconocimiento de estilo
- Reconocimiento de compositores
Detección de ruidos
- Filtrado
- Seguridad
- Supresión de ruidos (mejora de producciones musicales)
- Análisis y separación de fuentes sonoras
Generación de música
- Síntesis vocal
Herramientas
- MetaVoice: modificación de la voz
- WellSaid
- Play.ht: transformación de texto en audio
- Separación de pistas de audio: AudioStrip
- Síntesis vocal: WaveNet
- Audio y vídeo: Sonix, NVIDIA Jarvi, IBM Watson
- Tratamiento de grabaciones de audio: Amazon Transcribe (retranscripción en texto, análisis de contenido, estadísticas de palabras clave, reconocimiento de interlocutor…)
- Retranscripción de discurso en tiempo real con Amazon Transcribe
Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)
- Demostración de «Text to Speech» de IBM Watson
IA generativas
- Principio de funcionamiento
- GAN (Generative Adversarial Network)
Ejemplos
- Google MusicLM: MusicLM
- Boomy
- Mubert
- Soundraw
- Beatoven…
Generación de música a partir de una descripción en texto
- Mubert
Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)
- Creación de pistas de música con Mubert
Evoluciones
- Límites
- Generación de música libre de derechos
- Descripción en texto
- Elección del estilo…
Problemas éticos
- Desvío de voz
- Clonación de voz
Fuentes
- Datos utilizados en el aprendizaje
Aspectos jurídicos
- Derechos de autor
- Relaciones con la industria musical
Nota: El contenido de este programa puede ser objeto de adaptación en función de los niveles, requisitos previos y necesidades de los participantes.
Metodología
Metodología de la formación en IA aplicada al sonido
Formación impartida de forma presencial o a distancia (blended learning, e-learning, clase virtual o presencial a distancia).
El formador alterna entre método:
- Demostrativo
- Interrogativo
- Activo (a través de ejercicios prácticos y/o simulaciones)
Recursos y medios
- Ordenadores Mac o PC (excepto algunos cursos de la oferta de Management)
- Conexión a Internet de alta velocidad (fibra)
- Pizarra blanca o paperboard
- Videoproyector o pantalla táctil interactiva (para la formación a distancia)
- Entornos de formación instalados en los puestos de trabajo o online
- Materiales del curso y ejercicios
Evaluación de los aprendizajes
- Análisis de los resultados individuales producidos por cada participante durante los ejercicios prácticos, con corrección a lo largo del desarrollo de la formación
- Realización de una prueba completa sobre un proyecto global de fin de formación, con análisis por el consultor formador
- Cuestionario individual de evaluación de los aprendizajes propuesto al final de cada sesión
Bonificación Fundae
Esta formación es bonificable a través de FUNDAE para todas las empresas que cuenten con trabajadores en régimen general de la Seguridad Social y dispongan de crédito formativo. SKOLAE Formación gestiona todo el proceso administrativo necesario para que tu empresa pueda recuperar el importe invertido en la formación, siempre que se cumplan los requisitos legales y de comunicación establecidos por FUNDAE.
