Curso de procesamiento de lenguaje hablado y reconocimiento de voz
Duración
4 mes
Fecha de Inicio
13-03-2026
Modalidad
online
Dificultad
Avanzado
Precio
392 €
Presentación del Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz
El Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz de Academia IA está diseñado para formar profesionales capaces de desarrollar e implementar sistemas avanzados de IA conversacional y análisis de audio. El programa abarca desde la configuración de modelos de reconocimiento automático de voz (ASR) hasta la integración de sistemas de síntesis de voz (TTS) y procesamiento de señales de audio con aplicaciones empresariales reales.
Te enseñaremos las técnicas avanzadas que utilizan empresas tecnológicas líderes: fine-tuning de modelos Whisper, implementación de sistemas de transcripción en tiempo real, desarrollo de asistentes de voz multilingües, análisis de sentimientos en audio, creación de pipelines de procesamiento fonético, y diseño de interfaces conversacionales para aplicaciones comerciales. El curso incluye un Proyecto Final donde desarrollarás un sistema completo de IA de voz aplicado a un caso de uso profesional específico.
Propósito del Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz
La tecnología de reconocimiento de voz está revolucionando sectores como atención al cliente, salud, educación, medios de comunicación y accesibilidad. Las empresas buscan profesionales capaces de implementar sistemas ASR y TTS que automaticen transcripciones, mejoren la experiencia del usuario y procesen grandes volúmenes de contenido de audio de forma eficiente y precisa.
El propósito del curso es formar expertos capaces de diseñar, entrenar y desplegar sistemas completos de IA de voz en entornos profesionales. Aprenderás a trabajar con modelos de OpenAI Whisper, Google Speech-to-Text, Amazon Transcribe y ElevenLabs, implementar sistemas de análisis fonético, desarrollar aplicaciones de transcripción multilingüe, crear asistentes virtuales por voz, y optimizar modelos para casos de uso específicos mediante transfer learning y fine-tuning.
La formación incluye el dominio de herramientas como Whisper AI, PyTorch, Hugging Face Transformers, WebRTC para audio en tiempo real, FFmpeg para procesamiento de audio, y plataformas de despliegue en la nube. Todo culmina con un Proyecto Final donde implementarás una solución de IA de voz end-to-end aplicando arquitecturas de modelos, optimización de rendimiento y evaluación de métricas profesionales.
Para qué te prepara el Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz
El Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz te capacita para trabajar en empresas tecnológicas, departamentos de innovación y desarrollo, startups de IA conversacional, plataformas de medios digitales, y cualquier organización que requiera automatización de transcripciones, análisis de audio o interfaces de voz. Podrás desempeñarte como ingeniero de IA de voz, especialista en ASR/TTS, desarrollador de sistemas conversacionales, o consultor de accesibilidad digital.
La formación te prepara para implementar sistemas complejos de audio: desarrollar pipelines de transcripción automática para podcasts y reuniones, crear sistemas de subtitulado en tiempo real, diseñar chatbots de voz multimodales, implementar análisis de emociones en llamadas, generar voces sintéticas personalizadas, y optimizar modelos de reconocimiento para dialectos y acentos específicos con alta precisión.
También adquirirás competencias para auditar implementaciones de IA de voz, proponer mejoras de accesibilidad basadas en tecnologías adaptativas, y liderar proyectos de transformación digital que integren interfaces conversacionales. El enfoque técnico avanzado te permitirá diseñar arquitecturas escalables y resolver desafíos complejos de procesamiento de audio en producción.
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Razones por las cuales elegir a Academia IA
Accede a contenido técnico avanzado desde cualquier lugar. Combina tu especialización en IA de voz con tu actividad profesional.
Partimos de conceptos técnicos pero todo es aplicado. Usarás herramientas con interfaces no-code y low-code cuando sea posible.
Aprende Whisper AI, ElevenLabs, Google Speech-to-Text, Hugging Face y plataformas que las empresas usan hoy en sistemas de voz.
Excelencia en Academia IA
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Expertos en activo
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Comunidad activa
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Objetivos del Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz
- Implementar sistemas de reconocimiento automático de voz (ASR) utilizando modelos como Whisper, configurando pipelines de transcripción para múltiples idiomas y dominios específicos.
- Desarrollar aplicaciones de síntesis de voz (TTS) con voces naturales y personalizadas, integrando herramientas como ElevenLabs y modelos de clonación de voz para casos de uso comerciales.
- Analizar y procesar señales de audio mediante técnicas de preprocesamiento, extracción de características fonéticas, y limpieza de ruido para optimizar la precisión de los modelos.
- Crear sistemas de IA conversacional que combinen reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural y síntesis de voz en aplicaciones interactivas y asistentes virtuales funcionales.
- Optimizar y desplegar modelos de IA de voz en entornos de producción, implementando soluciones escalables en la nube con monitoreo de rendimiento y métricas de calidad profesionales.
Beneficios del Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz
Completar el Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz te posiciona en uno de los segmentos más demandados de la inteligencia artificial. El mercado global de tecnologías de voz se proyecta superar los 50 mil millones de dólares en los próximos años, y las empresas buscan urgentemente profesionales especializados en sistemas ASR y TTS avanzados.
Especialización técnica altamente valorada: Las empresas pagan salarios premium por perfiles capaces de implementar sistemas de transcripción, análisis de audio y asistentes de voz sin depender de proveedores externos para cada proyecto.
Versatilidad profesional en múltiples sectores: Tus competencias serán aplicables en industrias tan diversas como salud (transcripción de consultas médicas), educación (sistemas de accesibilidad), medios (subtitulado automático), legal (transcripción de audiencias), contact centers (análisis de llamadas), y entretenimiento (doblaje y localización con IA).
Liderazgo en proyectos de innovación: Desarrollarás la capacidad de proponer e implementar soluciones de IA de voz que transformen procesos empresariales, desde la automatización de centros de atención hasta la creación de experiencias de usuario completamente nuevas basadas en interfaces conversacionales naturales.
Acceso a una comunidad de profesionales en IA: Al formarte con Academia IA te integras en una red de +400 profesionales que comparten casos de uso, oportunidades laborales especializadas y conocimientos técnicos avanzados, acelerando tu desarrollo profesional en el ecosistema de inteligencia artificial.
Importancia del Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz
La inteligencia artificial de voz se ha convertido en una tecnología crítica para la accesibilidad digital y la automatización empresarial. Según estudios del sector, más del 70% de las empresas planean integrar sistemas de voz en sus operaciones en los próximos dos años, pero existe una escasez significativa de profesionales especializados capaces de implementar estas soluciones con estándares de producción.
Transformación de la interacción humano-máquina: Las interfaces de voz están reemplazando interfaces tradicionales en múltiples contextos: asistentes virtuales en hogares, sistemas de navegación en vehículos, automatización de call centers, y herramientas de accesibilidad para personas con discapacidad. Los profesionales que dominen estas tecnologías liderarán el diseño de las próximas generaciones de productos digitales.
Convergencia con IA generativa multimodal: La explosión de modelos multimodales como GPT-4o está acelerando la demanda de especialistas que entiendan tanto el procesamiento de voz como su integración con otros sistemas de IA. Las empresas necesitan perfiles capaces de crear experiencias conversacionales completas que combinen voz, texto y comprensión contextual profunda.
Ventaja competitiva en un mercado emergente: Aunque el reconocimiento de voz existe desde hace años, los avances recientes en modelos transformer han revolucionado la precisión y aplicabilidad. Formarte ahora te posiciona como early adopter de tecnologías que apenas comienzan a desplegarse masivamente, con una ventana de oportunidad profesional que se cerrará cuando el mercado madure.
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Ease of learning
Diseño del plan de estudio del Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz
El plan de estudios del Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz sigue una arquitectura técnica progresiva que replica flujos de trabajo de ingeniería de IA de producción: desde los fundamentos de procesamiento de señales de audio hasta el despliegue de sistemas conversacionales completos en entornos cloud. Esta metodología permite construir competencias técnicas aplicables desde las primeras lecciones prácticas.
La formación arranca con los fundamentos del procesamiento de audio digital, incluyendo análisis espectral, extracción de características MFCC, y técnicas de preprocesamiento de señales. Los módulos iniciales cubren la arquitectura de modelos transformer para audio, el funcionamiento de Whisper AI y otros sistemas ASR, el fine-tuning de modelos preentrenados, y la implementación de pipelines de transcripción con configuración de parámetros avanzados.
Los contenidos avanzados abordan la creación de sistemas TTS con voces personalizadas, la integración de reconocimiento de voz en tiempo real con WebRTC, el desarrollo de asistentes conversacionales multilingües, técnicas de análisis de emociones en audio, optimización de latencia para aplicaciones críticas, y arquitecturas de despliegue escalables en AWS o Google Cloud. El curso culmina con un Proyecto Final donde diseñas e implementas un sistema completo de IA de voz con métricas de rendimiento profesionales.
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Temario del Curso de procesamiento de lenguaje hablado y reconocimiento de voz
Módulo 1: Fundamentos del Audio y la Señal de Voz
- Naturaleza Física del Sonido y la Voz Humana
- Digitalización del Audio: Muestreo, Cuantización y Formatos
- Características Acústicas y Fonéticas del Habla
- Herramientas de Análisis y Visualización de Audio
- Preprocesamiento y Limpieza de Señales de Voz
Módulo 2: Introducción al Reconocimiento Automático del Habla (ASR)
- Historia y Evolución de los Sistemas ASR
- Arquitectura General de un Pipeline de Reconocimiento de Voz
- Modelos Acústicos, de Lenguaje y de Pronunciación
- Métricas de Evaluación: WER, CER y Benchmarks Reales
- Principales Plataformas y APIs de ASR en el Mercado
Módulo 3: Transcripción de Voz con Whisper y APIs Profesionales
- Configuración y Uso de OpenAI Whisper en Local y en la Nube
- Transcripción Multilingüe y Detección Automática de Idioma
- Integración de APIs de Google Speech-to-Text y Azure Speech
- Optimización de Transcripciones con Parámetros Avanzados
- Gestión de Timestamps, Puntuación y Diarización de Hablantes
Módulo 4: Procesamiento del Lenguaje Natural Aplicado al Habla
- Extracción de Entidades e Intenciones desde Texto Transcrito
- Análisis de Sentimiento y Emoción en Conversaciones de Voz
- Normalización y Postprocesado de Transcripciones con LLMs
- Resumen Automático de Reuniones y Llamadas con IA
- Clasificación y Etiquetado Semántico de Contenido Hablado
Módulo 5: Síntesis de Voz y Text-to-Speech Profesional
- Fundamentos de la Síntesis de Voz Moderna (TTS)
- Herramientas Líderes: ElevenLabs, Azure TTS y Google WaveNet
- Clonación de Voz: Técnicas, Herramientas y Consideraciones Éticas
- Control de Prosodia, Emoción y Estilo en la Síntesis
- Casos de Uso Profesionales: Podcasts, Formación y Locución Automatizada
Módulo 6: Construcción de Asistentes de Voz e Interfaces Conversacionales
- Arquitectura de un Asistente de Voz Completo End-to-End
- Diseño de Flujos de Diálogo con Manejo de Contexto
- Integración de ASR, NLP y TTS en un Pipeline Unificado
- Plataformas de Voz Conversacional: Voiceflow y Twilio Voice
- Gestión de Errores, Fallbacks y Experiencia de Usuario en Voz
Módulo 7: Automatización e Integración de Soluciones de Voz con IA
- Automatización de Flujos de Audio con Make y Zapier
- Integración de Soluciones de Voz en CRMs y Herramientas Empresariales
- Análisis Masivo de Llamadas y Audios con Pipelines Automatizados
- Cumplimiento Legal, Privacidad y Gestión de Datos de Voz
- Casos Avanzados: Contact Centers, Podcasting y Accesibilidad
Módulo 8: Trabajo Final del Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz
- Definición del Proyecto y Análisis de Necesidades de Voz
- Diseño de la Solución y Selección de Tecnologías
- Desarrollo e Implementación del Pipeline de Voz
- Pruebas, Optimización y Documentación del Sistema
- Presentación y Defensa del Trabajo Final
Proyecto Final del Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz
El Proyecto Final constituye la etapa culminante de la formación y representa la integración práctica de todas las competencias técnicas desarrolladas durante el curso. Consiste en el diseño, desarrollo y despliegue completo de un sistema de IA de voz end-to-end aplicado a un caso de uso real: asistente conversacional, sistema de transcripción especializado, aplicación de accesibilidad, o plataforma de análisis de audio, aplicando arquitecturas de producción y mejores prácticas de ingeniería.
El proyecto incluye la implementación de un pipeline completo de procesamiento: configuración de preprocesamiento de audio, selección y fine-tuning del modelo ASR o TTS apropiado, desarrollo de la lógica de negocio y flujos conversacionales, integración con APIs y servicios externos, implementación de métricas de evaluación (WER, CER, MOS), optimización de latencia y rendimiento, y despliegue en infraestructura cloud con monitoreo. Deberás documentar decisiones arquitectónicas, resultados de experimentación, benchmarks de rendimiento, y estrategia de escalabilidad.
El trabajo debe presentarse con un nivel de calidad que permita utilizarlo como portfolio técnico profesional o desplegarse directamente en entornos de producción. La documentación final demuestra tu capacidad para resolver problemas complejos de IA de voz, diseñar sistemas escalables, y ejecutar proyectos técnicos de forma autónoma. Este proyecto tangible te diferenciará en procesos de selección para roles especializados y te permitirá mostrar competencias reales a empresas tecnológicas y equipos de investigación.
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Preguntas Frecuentes del Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz Academia IA
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
¿Necesito saber programar para hacer el Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz?
Sí, este curso requiere conocimientos previos de programación. Al ser una formación de nivel avanzado, necesitarás dominar Python y tener experiencia básica con bibliotecas de machine learning como PyTorch o TensorFlow. El curso asume que ya tienes fundamentos de programación, álgebra lineal básica, y comprensión de conceptos de IA. Si vienes de un background técnico (desarrollo de software, ciencia de datos, ingeniería) y tienes curiosidad por el procesamiento de audio, este curso te permitirá especializarte en IA de voz. Trabajaremos con código real, implementación de modelos, y arquitecturas de producción desde el inicio.
¿Qué herramientas y tecnologías aprenderé en este curso de IA de voz?
El curso cubre en profundidad Whisper AI de OpenAI para reconocimiento de voz, ElevenLabs y Coqui TTS para síntesis de voz, y Hugging Face Transformers para trabajar con modelos preentrenados. Aprenderás a usar PyTorch para fine-tuning de modelos, Librosa y Pydub para procesamiento de audio, FFmpeg para manipulación de archivos multimedia, y WebRTC para audio en tiempo real. También trabajarás con Google Cloud Speech-to-Text, Amazon Transcribe, y técnicas de despliegue en AWS y Google Cloud Platform. El enfoque es siempre práctico: implementarás sistemas completos utilizando estas tecnologías en casos de uso reales.
¿Puedo aplicar lo aprendido si trabajo en un sector que no es tecnología pura?
Absolutamente. La IA de voz tiene aplicaciones en prácticamente todos los sectores: salud (transcripción de consultas médicas, sistemas de dictado clínico), legal (transcripción de audiencias y deposiciones), educación (sistemas de accesibilidad para estudiantes con discapacidad), medios de comunicación (subtitulado automático, localización de contenido), atención al cliente (análisis de sentimientos en llamadas, asistentes virtuales), y accesibilidad (herramientas para personas con discapacidad visual o auditiva). Durante el curso trabajarás con ejemplos adaptados a diferentes sectores, y en el Proyecto Final desarrollarás una solución específica para tu contexto profesional, ya sea optimizar procesos existentes o crear nuevas capacidades basadas en voz.
¿Qué diferencia este curso de IA de voz de tutoriales o cursos básicos de reconocimiento de voz?
La diferencia está en la profundidad técnica, arquitecturas de producción y enfoque profesional. Mientras los tutoriales básicos te muestran cómo usar APIs de transcripción de forma superficial, el Curso de Procesamiento de Lenguaje Hablado y Reconocimiento de Voz de Academia IA te enseña a diseñar sistemas completos: desde el preprocesamiento de señales de audio hasta el despliegue escalable en la nube. Aprenderás fine-tuning de modelos transformer, optimización de arquitecturas para casos específicos, evaluación con métricas profesionales (WER, CER), y manejo de desafíos reales como dialectos, ruido de fondo, y latencia. El contenido está creado por expertos que implementan estos sistemas en empresas tecnológicas, con actualización constante sobre modelos de última generación. Además, la comunidad de +400 alumnos te permite resolver dudas técnicas complejas y compartir proyectos avanzados.