Classificação de Áudio com Python: O Guia Completo

About this course

A área de Processamento de Linguagem Natural - PLN (Natural Language Processing - NLP) é uma subárea da Inteligência Artificial que tem como objetivo tornar os computadores capazes de entender a linguagem humana, tanto escrita quanto falada. Alguns exemplo de aplicações práticas são: tradutores entre idiomas, tradução de texto para fala ou fala para texto, chatbots, sistemas automáticos de perguntas e respostas, sumarização de textos, geração automática de descrições para imagens, adição de legendas em vídeos, classificação de sentimentos em frases e áudios, dentre várias outras! Dentro desta área existe a classificação de áudio, que consiste em identificar sons específicos em áudios. Alguns exemplos são: identificação de sons do ambiente (carros, buzina, latidos, sirenes, etc), classificação de estilos musicais, transcrição de texto, reconhecimento de emoções pela fala e reconhecimento de comandos de voz, muito utilizado pelos assistentes virtuais.Atualmente, o setor comercial está cada vez mais necessitando de soluções de Processamento de Linguagem Natural voltadas ao áudio, ou seja, aprender essa área pode ser a chave para trazer soluções reais para necessidades presentes e futuras. Baseado nisso, este curso foi projetado para quem deseja crescer ou iniciar uma nova carreira na área de Processamento de Linguagem Natural, trabalhando especificamente com a classificação de arquivos de áudio! O curso está dividido em sete partes:Na parte 1 você aprenderá os conceitos teóricos sobre a área de áudio, como por exemplo: o que são sinais de áudio, sinal analógico e digital, amplitude, ondas, frequência, decibel, taxa de amostragem e principalmente, como representar o áudio para ser enviado para algoritmos de aprendizagem de máquinaNa parte 2 serão implementados na prática vários dos conceitos abordados na primeira parte! Alguns exemplos são: carregamento e execução de arquivos de áudio, separação harmônica-percursiva, sintetizaç