Este proyecto es el resultado de una clase sobre procesamiento de audio. El objetivo principal es desarrollar una inteligencia artificial capaz de eliminar el ruido de fondo de una grabación de audio.
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El proyecto explora diversas técnicas de procesamiento de audio y aprendizaje profundo para abordar el problema de la eliminación de ruido. Se utilizan herramientas y librerías de Python especializadas en audio y modelos pre-entrenados para lograr la separación de la voz y el ruido.
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Denoiser.ipynb: Este es el notebook principal del proyecto. Contiene todo el proceso de construcción de la IA, incluyendo:- Recopilación y análisis de datos de audio.
- Preprocesamiento de las señales de audio.
- Implementación y uso de un modelo pre-entrenado (SepFormer de Speechbrain) para la eliminación de ruido.
- Despliegue de un servicio web simple con Flask para probar el modelo.
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Introducción_a_librosa_Walkthrough.ipynb: Un notebook introductorio que sirve como guía práctica para el uso de la libreríalibrosa, una herramienta fundamental para el análisis de audio en Python. -
Procesamiento de Audio.pdf: Documento que contiene la base teórica de la clase de procesamiento de audio, cubriendo los conceptos fundamentales necesarios para entender las implementaciones prácticas. -
Aplicación Web (
/src,/app,/public): Una interfaz de usuario desarrollada con React y Vite que permite interactuar con la IA de eliminación de ruido de forma sencilla.
Rolando Andrade
Este proyecto es solo con fines educativos.