IA para audios

 

Link del audio:

https://on.soundcloud.com/G6oCV3srXZw2n47W7

Investigación sobre Elaboración y Corrección de Audios con IA

Síntesis de voz:

• Text-to-Speech (TTS): La IA puede convertir texto escrito en voz hablada de forma natural. Gracias a redes neuronales avanzadas como Tacotron 2 o VITS, las voces generadas suenan muy humanas, con matices de emoción, entonación y ritmo.

• Clonación de voz: Se puede entrenar un modelo a partir de grabaciones de una persona para imitar su voz con un realismo impresionante, muy útil en doblaje, publicidad o accesibilidad.

Mejora de calidad de audio:

• Eliminación de ruido: Algoritmos basados en IA, como Deep Noise Suppression (DNS) de Microsoft o RNNoise, son capaces de eliminar ruidos de fondo (como tráfico, viento o conversaciones lejanas) sin afectar demasiado a la voz principal.

• Restauración de audio antiguo: Redes neuronales especializadas pueden limpiar grabaciones antiguas, eliminando crepitaciones, zumbidos o distorsiones.

Generación creativa de audio:

• Creación de música: Modelos como Jukebox de OpenAI generan canciones completas, incluyendo letra y melodía.

• Sound design: IA puede crear efectos de sonido únicos para videojuegos, cine o realidad virtual.

Traducción automática de voz:

• La IA también permite traducir un audio de un idioma a otro manteniendo características de la voz original, una tecnología emergente muy potente en el ámbito de la comunicación internacional.

• En todos estos campos, la combinación de deep learning, modelos de redes neuronales recurrentes (RNN) y transformers ha sido clave.

Familiarización con términos clave

1. Algoritmos de aprendizaje automático:

Son conjuntos de instrucciones que permiten a una máquina “aprender” a partir de datos, sin estar explícitamente programada para cada tarea. En el contexto del audio, estos algoritmos ayudan a reconocer patrones de sonido, eliminar ruido o imitar una voz humana.

Ejemplo aplicado: Un algoritmo puede aprender cómo suena una voz clara y luego identificar y eliminar los ruidos no deseados en una grabación.

2. Redes neuronales:

Son sistemas computacionales inspirados en el cerebro humano. Están compuestas por "neuronas" artificiales conectadas entre sí que procesan información en capas. Se utilizan para tareas complejas como el reconocimiento de voz y la creación de voces sintéticas realistas.

Ejemplo aplicado: Una red neuronal puede analizar miles de grabaciones de voz y aprender a generar una voz artificial que suene natural.

3. Procesamiento del lenguaje natural:

Es una rama de la IA que permite que las máquinas entiendan, interpreten y generen lenguaje humano. Se utiliza en la conversión de texto a voz (Text to Speech) y también en asistentes virtuales.

Ejemplo aplicado: Tú escribes un guion con el texto “Hola, ¿cómo estás?” y una IA con PLN puede transformarlo en audio con entonación natural.

4. Compresión de audio:

Es el proceso de reducir el tamaño de un archivo de audio eliminando partes que el oído humano no detecta fácilmente, sin perder calidad notable. Esto hace que los audios sean más fáciles de almacenar o compartir en línea.

Ejemplo aplicado: Al guardar un audio con compresión MP3, el archivo ocupa menos espacio, pero sigue sonando bien.