Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Aprende reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje hablado en Python
Aprendemos a hablar mucho antes de aprender a leer. Incluso en la era digital, vuestro principal método de comunicación es el habla. El procesamiento del lenguaje hablado en Python te ayudará a cargar, transformar y transcribir archivos de audio. Comenzarás viendo cómo es el audio sin procesar en Python y, a continuación, explorarás las bibliotecas más populares y trabajarás con un ejemplo de caso de uso empresarial.Utiliza Python SpeechRecognition y PyDub para transcribir archivos de audio
Python cuenta con varias bibliotecas populares que te ayudan a procesar el lenguaje hablado. SpeechRecognition te ofrece una forma sencilla de integrarte con las API de conversión de voz a texto, mientras que PyDub te ayuda a modificar mediante programación los atributos de los archivos de audio para prepararlos para la transcripción. Cada una de estas bibliotecas se trata en un capítulo detallado, lo que te ofrece la oportunidad de poner en práctica la teoría para consolidar tus conocimientos.Practica la transcripción de discursos con un proyecto dentro del curso.
El último capítulo de este curso te ofrece la oportunidad de poner en práctica todo lo que has aprendido creando una prueba de concepto de procesamiento del habla para una empresa tecnológica ficticia. Crearás un sistema que transcribe el audio de las llamadas telefónicas a texto y, a continuación, realiza un análisis de opiniones para revisar las llamadas telefónicas de atención al cliente.Al finalizar este curso, tendrás tanto los conocimientos como la experiencia práctica necesarios para poner en práctica lo aprendido en tu trabajo o en tus proyectos personales.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Introducción al procesamiento del lenguaje hablado con Python
Los archivos de audio son distintos a la mayoría de los demás tipos de datos. Antes de poder trabajar con ellos, requieren cierto preprocesamiento. En este capítulo, aprenderás los primeros pasos para trabajar con archivos de voz convirtiendo dos archivos de audio en ondas de sonido y comparándolas visualmente.
- Introducción a los datos de audio en Python50 XP
- La frecuencia adecuada50 XP
- Importar un archivo de audio con Python100 XP
- Convertir bytes de ondas de sonido en enteros50 XP
- El tipo de dato adecuado50 XP
- De bytes a enteros100 XP
- Encontrando las marcas de tiempo100 XP
- Visualizar ondas de sonido50 XP
- Mantener la coherencia50 XP
- Procesar datos de audio con Python100 XP
2
Uso de la librería SpeechRecognition de Python
El reconocimiento de voz aún está lejos de ser perfecto. Pero la librería SpeechRecognition ofrece una forma sencilla de interactuar con muchas APIs de speech‑to‑text. En esta sección, aprenderás a usar SpeechRecognition para empezar a convertir con facilidad el lenguaje hablado de tus archivos de audio en texto.
3
Manipulación de archivos de audio con PyDub
No todos los archivos de audio tienen la misma forma, tamaño o formato. Por suerte, la librería PyDub de James Robert proporciona herramientas con las que puedes modificar de forma programática distintos atributos de audio como la frecuencia de muestreo, el número de canales, el formato del archivo y más. En este capítulo, aprenderás a usar esta útil librería para asegurarte de que todos tus archivos de audio estén en el formato adecuado para su transcripción.
4
Procesamiento de texto transcrito del lenguaje hablado
En este capítulo, pondrás en práctica todo lo aprendido construyendo una prueba de concepto de procesamiento de voz para una empresa tecnológica, Acme Studios. Empezarás transcribiendo a texto fragmentos de audio de llamadas al soporte técnico. Luego realizarás análisis de sentimiento con NLTK, reconocimiento de entidades con spaCy y clasificación de texto con scikit‑learn sobre el texto transcrito.
Procesamiento del lenguaje hablado en Python
Curso
completado
