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Starts 8 June 2025 05:10

Ends 8 June 2025

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Dando Visión a los Modelos de Voz

Descubra cómo Whisper-Flamingo integra características visuales de los labios en los modelos de reconocimiento de voz, mejorando el rendimiento en condiciones ruidosas tanto para el reconocimiento en inglés como para la traducción multilingüe.
Massachusetts Institute of Technology via YouTube

Massachusetts Institute of Technology

5 Cursos


The Massachusetts Institute of Technology (MIT) is a globally recognized research university known for its interdisciplinary curriculum, pioneering research, and groundbreaking discoveries.

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Resumen

Descubra cómo Whisper-Flamingo integra características visuales de los labios en los modelos de reconocimiento de voz, mejorando el rendimiento en condiciones ruidosas tanto para el reconocimiento en inglés como para la traducción multilingüe.

Programa de estudio

  • **Introducción a Whisper-Flamingo**
  • Panorama de las tecnologías de reconocimiento de voz
    Introducción al modelo Whisper-Flamingo
    Ventajas clave de integrar datos visuales y de audio
  • **Fundamentos del Reconocimiento de Voz**
  • Conceptos básicos del procesamiento de señales de audio
    Panorama de los modelos tradicionales de reconocimiento de voz
    Papel del ruido en la precisión del reconocimiento de voz
  • **Introducción a las Características Visuales de los Labios**
  • Conceptos básicos de la tecnología de lectura labial
    Importancia de las señales visuales en el reconocimiento de voz
    Desafíos en la integración de datos visuales
  • **Integración de Datos Visuales y de Audio**
  • Técnicas de preprocesamiento de datos
    Sincronización de entradas de audio y visuales
    Entrenamiento de modelos en conjuntos de datos multimodales
  • **Mejora del Desempeño en Condiciones Ruidosas**
  • Desafíos que plantean los entornos ruidosos
    Técnicas para la reducción de ruido
    Papel de las características visuales en la robustez contra el ruido
  • **Reconocimiento de Voz en Inglés**
  • Desafíos específicos del reconocimiento en inglés
    Mejoras derivadas de la integración visual
    Estudios de caso y aplicaciones en el mundo real
  • **Traducción Multilingüe con Whisper-Flamingo**
  • Desafíos en el reconocimiento de voz multilingüe
    Impacto de las señales visuales en la precisión de la traducción
    Evaluación del rendimiento del modelo en diferentes idiomas
  • **Evaluación del Modelo y Métricas de Desempeño**
  • Indicadores clave de desempeño para modelos de voz
    Técnicas para probar la robustez del modelo
    Análisis comparativo con modelos tradicionales
  • **Temas Avanzados y Direcciones Futuras**
  • Avances recientes en IA multimodal
    Aplicaciones potenciales y áreas de investigación
    Consideraciones éticas y problemas de privacidad
  • **Proyecto e Implementación Práctica**
  • Proyecto práctico: Construcción de un sistema de reconocimiento de voz multimodal simple
    Herramientas y recursos para la implementación práctica
    Presentación final del proyecto y retroalimentación
  • **Cierre del Curso y Próximos Pasos**
  • Resumen de los aprendizajes clave
    Recursos para el aprendizaje continuado
    Oportunidades para la investigación y el desarrollo en el campo

Asignaturas

Ciencias de la Computación