Me parece muy interesante todo lo que estamos aprendiendo sobre las diferentes inteligencias artificiales y cómo pueden apoyarnos en distintos contextos. Cada herramienta abre nuevas posibilidades y nos motiva a explorar más a fondo sus funcionalidades. Estoy al pendiente por seguir aprendiendo durante el curso, y si alguien necesita apoyo, aquí estamos para ayudarnos entre todos.
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Qué bueno que estás disfrutando del curso y que estás dispuesto a ayudar a otros estudiantes. En cuanto al análisis de audios, parece que la actividad se centra en utilizar Google Colab junto con el modelo Whisper de OpenAI para transcribir audios a texto.
Si estás interesado en cómo hacerlo, aquí te dejo un resumen de los pasos básicos:
Acceder a Google Colab: Necesitarás una cuenta de Gmail para utilizar Google Colab. Puedes buscar "Google Colab" en Google y acceder al enlace colab.research.google.
Crear un nuevo notebook: Una vez dentro de Google Colab, crea un nuevo notebook. Esto te permitirá escribir y ejecutar código.
Instalar las bibliotecas necesarias: En la primera celda de tu notebook, instala las bibliotecas necesarias con el siguiente código:
!pip install openai-whisper
Subir el archivo de audio: Sube el archivo de audio que deseas transcribir a tu Google Drive. Luego, copia la ruta de acceso al archivo.
Configurar y ejecutar el modelo Whisper: Usa el siguiente código para cargar el modelo y transcribir el audio. Asegúrate de reemplazar "/ruta/a/tu/audio.mp3" con la ruta de acceso a tu archivo de audio:
import whisper
model = whisper.load_model("small")
result = model.transcribe("/ruta/a/tu/audio.mp3")
print(result["text"])
Obtener la transcripción: Una vez que ejecutes el código, deberías ver la transcripción del audio en el output del notebook.
Espero que estos pasos te ayuden a avanzar en tu actividad de análisis de audios. ¡Espero que te sea útil y que sigas disfrutando del curso! ¡Bons estudios!