Curso de fine-tuning de modelos de voz
Duración
5 meses
Fecha de Inicio
20-03-2026
Modalidad
online
Dificultad
Experto
Precio
580 €
Presentación del Curso de Fine-Tuning de Modelos de Voz
El Curso de Fine-Tuning de Modelos de Voz de Academia IA está diseñado para formar profesionales capaces de adaptar y optimizar modelos de inteligencia artificial de voz a necesidades específicas de producción. El programa abarca desde la selección de arquitecturas base hasta la implementación de pipelines de entrenamiento personalizado con herramientas profesionales del sector.
Te enseñaremos las técnicas avanzadas de fine-tuning que utilizan los equipos de ML en empresas líderes: preparación de datasets de audio etiquetados, ajuste de hiperparámetros, implementación de transfer learning en modelos de síntesis y reconocimiento de voz, optimización de rendimiento, evaluación con métricas profesionales, y despliegue en entornos de producción. El curso incluye un Proyecto Final donde desarrollarás un modelo de voz personalizado aplicado a un caso de uso real del sector audiovisual o tecnológico.
Propósito del Curso de Fine-Tuning de Modelos de Voz
El sector de la inteligencia artificial de voz está experimentando una demanda sin precedentes de profesionales capaces de personalizar modelos existentes. Las empresas de entretenimiento, tecnología, accesibilidad y comunicación necesitan especialistas que dominen técnicas de fine-tuning para adaptar sistemas de voz a idiomas específicos, acentos regionales, dominios técnicos o voces corporativas únicas.
El propósito del curso es formar profesionales capaces de tomar modelos base de síntesis de voz (TTS) y reconocimiento (ASR) y adaptarlos a contextos específicos mediante transfer learning. Aprenderás a preparar y curar datasets de audio de alta calidad, implementar pipelines de entrenamiento eficientes, ajustar arquitecturas como Tacotron, WaveNet o modelos Transformer, optimizar la calidad de síntesis manteniendo la naturalidad, y reducir errores en reconocimiento para dominios especializados.
La formación incluye el manejo de frameworks como PyTorch y TensorFlow, herramientas de procesamiento de audio como Librosa y Praat, plataformas de entrenamiento en GPU, técnicas de data augmentation para audio, y metodologías de evaluación como MOS y WER, culminando con un Proyecto Final donde desarrollarás un sistema de voz personalizado completo aplicando arquitecturas avanzadas y técnicas de optimización trabajadas en los módulos prácticos.
Para qué te prepara el Curso de Fine-Tuning de Modelos de Voz
El Curso de Fine-Tuning de Modelos de Voz te capacita para trabajar en empresas de tecnología de voz, estudios de doblaje y localización, departamentos de accesibilidad digital, plataformas de asistentes virtuales, y cualquier organización que desarrolle productos basados en IA conversacional. Podrás desempeñarte como ML Engineer especializado en audio, speech scientist, consultor de sistemas de voz, o líder técnico en proyectos de personalización de IA.
La formación te prepara para ejecutar tareas complejas de alto valor: adaptar modelos TTS a voces corporativas específicas, personalizar sistemas ASR para jerga médica o legal, implementar clonación de voz ética para producción audiovisual, optimizar modelos para idiomas con pocos recursos, desarrollar sistemas de síntesis emocional, y crear pipelines de entrenamiento reproducibles y escalables para equipos de producto.
También adquirirás competencias para auditar calidad en implementaciones de voz sintética, diseñar estrategias de data collection para proyectos de voz, liderar migraciones de sistemas propietarios a modelos open-source personalizados, y proponer arquitecturas híbridas que combinen diferentes técnicas de síntesis. El enfoque técnico avanzado te permitirá contribuir inmediatamente a proyectos de producción en empresas del sector tecnológico.
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Razones por las cuales elegir a Academia IA
Accede a contenido técnico avanzado desde cualquier lugar. Formación compatible con tu actividad profesional en el sector tech.
Dominio previo de Python y ML requerido. Enfoque en fine-tuning aplicado, no en programación de modelos desde cero.
Aprende PyTorch, HuggingFace Transformers, Coqui TTS, Whisper y las herramientas que los equipos de ML utilizan hoy en producción
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
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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- Aprende la habilidad más demandada
Objetivos del Curso de Fine-Tuning de Modelos de Voz
- Dominar técnicas de transfer learning aplicadas a modelos de síntesis de voz (TTS) y reconocimiento automático del habla (ASR) con arquitecturas profesionales.
- Preparar y curar datasets de audio de alta calidad, implementando estrategias de etiquetado, limpieza y augmentation específicas para entrenamiento de modelos de voz.
- Implementar pipelines completos de fine-tuning utilizando frameworks como PyTorch y HuggingFace, optimizando hiperparámetros y recursos computacionales en GPU.
- Evaluar calidad de modelos de voz mediante métricas profesionales (MOS, WER, CER, RTF) y técnicas de testing A/B con usuarios reales en entornos de producción.
- Desplegar modelos de voz personalizados en producción, implementando optimizaciones de inferencia, monitoreo de rendimiento y estrategias de mejora continua basadas en datos.
Beneficios del Curso de Fine-Tuning de Modelos de Voz
Completar el Curso de Fine-Tuning de Modelos de Voz te posiciona en uno de los nichos más especializados y mejor remunerados de la inteligencia artificial. Las empresas tecnológicas, plataformas de streaming, estudios de producción audiovisual y startups de IA buscan urgentemente profesionales con capacidad de personalizar sistemas de voz para casos de uso específicos.
Acceso a proyectos de alto impacto y presupuesto: El fine-tuning de modelos de voz es un servicio de consultoría altamente valorado. Empresas que necesitan voces corporativas personalizadas, sistemas ASR para dominios especializados, o clonación de voz ética pagan entre 15.000€ y 50.000€ por proyectos de personalización.
Diferenciación radical en el mercado de ML Engineers: Mientras muchos profesionales de ML conocen los fundamentos teóricos, dominar el fine-tuning aplicado de modelos de voz te distingue como especialista en un área donde la demanda supera ampliamente la oferta. Las empresas valoran especialmente perfiles que pueden entregar resultados medibles en producción sin largos periodos de investigación teórica.
Liderazgo técnico en equipos de producto: Desarrollarás criterio para tomar decisiones arquitectónicas críticas: cuándo hacer fine-tuning vs entrenar desde cero, qué arquitectura base seleccionar según el caso de uso, cómo balancear calidad y latencia, y cómo escalar sistemas de voz en producción.
Integración en la red profesional de voz e IA: Al formarte con Academia IA accedes a una comunidad de +400 profesionales especializados en inteligencia artificial, incluyendo expertos en NLP, visión por computador y MLOps que comparten proyectos colaborativos, oportunidades en empresas del sector y conocimiento de última generación en tecnologías de IA aplicada.
Importancia del Curso de Fine-Tuning de Modelos de Voz
La industria de la inteligencia artificial de voz está creciendo exponencialmente a nivel global. Se estima que el mercado de tecnologías de voz alcanzará los 26.800 millones de dólares en 2025, impulsado por asistentes virtuales, accesibilidad, entretenimiento y localización de contenido. Las empresas priorizan candidatos con experiencia práctica en fine-tuning, no solo conocimiento teórico de arquitecturas.
Escasez crítica de especialistas en audio ML: Mientras existe abundancia de desarrolladores generales de ML, los profesionales capaces de trabajar específicamente con modelos de voz son extremadamente escasos. Esta desproporción entre oferta y demanda está generando salarios significativamente superiores a la media del sector tech. Empresas de todos los sectores —desde gaming hasta salud digital— compiten por los mismos perfiles especializados en personalización de sistemas de voz.
Revolución de la síntesis de voz realista y personalizada: Los avances en modelos como VALL-E, Tortoise TTS y Bark han democratizado el acceso a síntesis de alta calidad, pero las empresas necesitan profesionales que sepan adaptar estas tecnologías a sus necesidades específicas: voces de marca únicas, acentos regionales, tonos emocionales controlados, o síntesis en idiomas con pocos recursos disponibles. El fine-tuning es la clave para llevar estos modelos del laboratorio a la producción comercial.
Ventana de oportunidad en un mercado en explosión: El sector está en plena fase de adopción masiva. Empresas que antes externalizaban servicios de voz ahora buscan capacidades internas de personalización. Formarte en fine-tuning de modelos de voz hoy te posiciona como experto pionero en un campo que apenas está comenzando su expansión comercial, multiplicando tus oportunidades laborales y de consultoría especializada.
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Ease of learning
Diseño del plan de estudio del Curso de Fine-Tuning de Modelos de Voz
El plan de estudios del Curso de Fine-Tuning de Modelos de Voz sigue una metodología progresiva avanzada que replica flujos de trabajo de equipos de ML en empresas tecnológicas líderes: desde la evaluación de arquitecturas base hasta el despliegue optimizado en producción. Esta estructura permite dominar el ciclo completo de personalización de sistemas de voz en contextos profesionales reales.
La formación arranca con fundamentos de procesamiento de audio digital, análisis espectral, extracción de características acústicas (MFCC, mel-spectrograms), y arquitecturas modernas de síntesis y reconocimiento. Los módulos iniciales cubren el análisis de modelos como Tacotron 2, FastSpeech, VITS para TTS, y Whisper, Wav2Vec 2.0 para ASR, la preparación de datasets con herramientas como Montreal Forced Aligner, y técnicas de data augmentation específicas para audio.
Los contenidos avanzados abordan la implementación de pipelines de fine-tuning con HuggingFace Trainer, ajuste de hiperparámetros con Optuna o Ray Tune, técnicas de Low-Rank Adaptation (LoRA) para entrenamiento eficiente, optimización de modelos con ONNX y TensorRT para inferencia rápida, y evaluación rigurosa con métricas MOS automatizadas y WER. El curso culmina con un Proyecto Final donde desarrollas un sistema completo de voz personalizado con documentación técnica de nivel producción y deployment funcional.
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Temario del Curso de fine-tuning de modelos de voz
Módulo 1: Fundamentos de los Modelos de Voz e IA de Audio
- Arquitectura de los Modelos de Lenguaje de Voz Modernos
- Tipos de Modelos de Voz: TTS, STT, Voice Conversion y Clonación
- Ecosistema Actual: ElevenLabs, Whisper, Coqui, Bark y StyleTTS2
- Representaciones del Audio: Espectrogramas, Mel-Filterbanks y Embeddings
- Métricas de Evaluación en Síntesis y Reconocimiento de Voz
Módulo 2: Bases Técnicas del Fine-Tuning en Modelos de Audio
- Diferencias entre Entrenamiento desde Cero y Fine-Tuning
- Transfer Learning Aplicado a Modelos Acústicos y de Voz
- Paradigmas de Fine-Tuning: Full, LoRA y Adapter-Based para Audio
- Frameworks de Trabajo: PyTorch, HuggingFace Transformers y TorchAudio
- Configuración del Entorno Local y en la Nube para Experimentación
Módulo 3: Construcción y Preprocesamiento de Datasets de Voz
- Criterios de Calidad para Datasets de Audio Profesional
- Técnicas de Grabación, Captura y Limpieza de Muestras de Voz
- Normalización, Segmentación y Etiquetado de Archivos de Audio
- Augmentation de Datos: Ruido, Pitch Shifting y Time Stretching
- Herramientas de Gestión de Datasets: Kaldi Data Prep y HuggingFace Datasets
Módulo 4: Fine-Tuning de Modelos de Reconocimiento de Voz (STT)
- Arquitectura y Funcionamiento de Whisper de OpenAI
- Preparación del Dataset para Fine-Tuning de STT Multilingüe
- Proceso de Fine-Tuning de Whisper con HuggingFace Trainer
- Evaluación con WER, CER y Análisis de Errores por Fonema
- Optimización y Exportación del Modelo STT Ajustado
Módulo 5: Fine-Tuning de Modelos de Síntesis de Voz (TTS)
- Arquitectura de Modelos TTS: VITS, YourTTS y StyleTTS2
- Construcción del Dataset de Voz para Síntesis de Alta Calidad
- Configuración y Ejecución del Fine-Tuning en Modelos VITS y Coqui TTS
- Control de Prosodia, Entonación y Expresividad en la Síntesis
- Evaluación Subjetiva y Objetiva: MOS, PESQ y Listening Tests
Módulo 6: Clonación de Voz y Voice Conversion Avanzada
- Fundamentos de la Clonación de Voz con Pocos Ejemplos (Few-Shot)
- Fine-Tuning de ElevenLabs y Modelos Propietarios de Clonación
- Voice Conversion: Cambio de Identidad Vocal Preservando Contenido
- Modelos de Clonación Open Source: OpenVoice, RVC y So-VITS-SVC
- Consideraciones Éticas, Legales y Técnicas en Clonación de Voz
Módulo 7: Optimización Avanzada y Eficiencia en Fine-Tuning
- Técnicas de Cuantización: INT8, INT4 y GGUF para Modelos de Voz
- Fine-Tuning Eficiente con LoRA y QLoRA Aplicados a Audio
- Gestión de VRAM y Estrategias de Entrenamiento Multi-GPU
- Experimentación y Tracking con Weights & Biases y MLflow
- Detección y Corrección de Overfitting en Modelos de Voz
Módulo 8: Despliegue Profesional de Modelos de Voz Ajustados
- Exportación a Formatos de Producción: ONNX, TorchScript y TFLite
- Despliegue en la Nube: AWS, GCP y Azure para Inferencia de Voz
- Construcción de APIs de Voz con FastAPI y HuggingFace Inference Endpoints
- Optimización de Latencia y Throughput para Producción en Tiempo Real
- Monitorización, Versioning y Mantenimiento de Modelos en Producción
Módulo 9: Integración Avanzada y Casos de Uso Profesionales Complejos
- Construcción de Pipelines STT + LLM + TTS End-to-End
- Agentes de Voz Conversacionales con Modelos Ajustados a Medida
- Fine-Tuning de Modelos de Voz para Sectores Específicos: Salud, Legal y Retail
- Personalización de Asistentes de Voz con Identidad de Marca Propia
- Evaluación de ROI y Métricas de Negocio en Proyectos de Voz con IA
Módulo 10: Trabajo Final del Curso de Fine-Tuning de Modelos de Voz
- Definición del Proyecto de Voz y Análisis de Requisitos Técnicos
- Diseño de la Arquitectura de Fine-Tuning y Planificación del Dataset
- Desarrollo e Implementación del Modelo de Voz Ajustado
- Evaluación, Optimización y Documentación Técnica del Modelo
- Presentación y Defensa del Modelo de Voz ante Evaluadores
Proyecto Final del Curso de Fine-Tuning de Modelos de Voz
El Proyecto Final constituye la etapa culminante de la formación y representa la integración práctica avanzada de todas las competencias técnicas desarrolladas durante el curso. Consiste en el desarrollo completo de un sistema de voz personalizado mediante fine-tuning aplicado a un caso de uso real del sector tecnológico, audiovisual o de accesibilidad, desde la selección de arquitectura base hasta el deployment optimizado en producción, aplicando las metodologías profesionales de ML engineering trabajadas en los módulos.
El proyecto puede centrarse en cualquiera de las aplicaciones especializadas abordadas en el curso: personalización de un modelo TTS para voz corporativa con características prosódicas específicas, adaptación de un sistema ASR a dominio médico o legal con vocabulario especializado, implementación de clonación de voz ética con pocos samples de entrenamiento, desarrollo de síntesis emocional controlable para videojuegos o asistentes virtuales, o creación de un modelo multilingüe optimizado para idiomas con recursos limitados. Deberás documentar el análisis de arquitecturas candidatas, la estrategia de preparación del dataset personalizado, el pipeline de fine-tuning con métricas de convergencia, las optimizaciones de inferencia implementadas, y resultados de evaluación con MOS y benchmarks técnicos.
El trabajo debe presentarse con un nivel de calidad y rigor técnico que permita utilizarlo como portfolio profesional de ML engineering o ser integrado directamente en un producto comercial. La documentación final incluye código reproducible, notebooks de experimentación, análisis de trade-offs arquitectónicos, y métricas comparativas con baselines. Este proyecto tangible demuestra tu capacidad para ejecutar de forma autónoma proyectos complejos de personalización de IA y te diferenciará en procesos de selección para roles senior de ML Engineer, Speech Scientist o Tech Lead en empresas del sector tecnológico.
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Preguntas Frecuentes del Curso de Fine-Tuning de Modelos 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 Fine-Tuning de Modelos de Voz?
Sí, este es un curso de nivel Experto que requiere conocimientos sólidos previos de programación en Python y experiencia práctica con frameworks de deep learning como PyTorch o TensorFlow. Debes estar familiarizado con conceptos de machine learning (backpropagation, optimizadores, regularización), haber entrenado modelos de redes neuronales previamente, y sentirte cómodo trabajando con Jupyter Notebooks, Git, y línea de comandos. El curso no enseña programación desde cero: asume que ya tienes estas competencias técnicas y te lleva directamente a aplicaciones avanzadas de fine-tuning en modelos de voz. Si no tienes experiencia previa en ML, te recomendamos comenzar con cursos de nivel Principiante o Intermedio en deep learning antes de abordar esta formación especializada.
¿Qué herramientas y frameworks aprenderé a manejar en este curso?
El curso cubre en profundidad PyTorch como framework principal de entrenamiento, HuggingFace Transformers y Diffusers para trabajar con modelos pre-entrenados, Coqui TTS para síntesis de voz, OpenAI Whisper para reconocimiento de voz, y Librosa para procesamiento de audio. Aprenderás a utilizar Montreal Forced Aligner para alineación texto-audio, WandB o TensorBoard para tracking de experimentos, ONNX Runtime y TensorRT para optimización de inferencia, y plataformas de entrenamiento en GPU como Google Colab Pro o Lambda Labs. También trabajarás con herramientas de evaluación como PESQ, STOI para calidad de audio, y metodologías de fine-tuning eficiente como LoRA y QLoRA. El enfoque es siempre técnico y práctico: implementarás pipelines completos de principio a fin usando el stack tecnológico que utilizan equipos de producción en empresas líderes del sector.
¿Puedo aplicar lo aprendido si trabajo en un sector que no es específicamente de tecnología de voz?
Absolutamente sí. Las técnicas de fine-tuning de modelos de voz son transversales y tienen aplicaciones en múltiples industrias: salud (transcripción de consultas médicas, sistemas de dictado especializado), legal (transcripción de audiencias, análisis de testimonios), educación (plataformas de aprendizaje de idiomas, accesibilidad), entretenimiento (doblaje automatizado, voces de personajes en videojuegos), banca (asistentes virtuales de atención al cliente), e incluso manufactura (interfaces de voz para entornos manos libres). Durante el curso trabajarás con ejemplos de diferentes dominios y en el Proyecto Final desarrollarás una solución específica para tu contexto profesional. Muchos de nuestros alumnos han aplicado estas técnicas para crear sistemas de voz internos en empresas no tecnológicas, diferenciándose como los únicos profesionales en sus organizaciones capaces de implementar soluciones avanzadas de IA de voz.
¿Qué diferencia este curso de otros contenidos sobre modelos de voz disponibles online?
La diferencia está en el enfoque 100% aplicado a producción y la profundidad técnica. Mientras la mayoría de recursos online se centran en teoría de arquitecturas o tutoriales básicos de uso de APIs, el Curso de Fine-Tuning de Modelos de Voz de Academia IA te enseña el proceso completo que siguen los ML Engineers en empresas reales: desde la evaluación de arquitecturas candidatas, pasando por la preparación de datasets de calidad profesional, hasta el despliegue optimizado con monitoreo en producción. El contenido está creado por profesionales que trabajan en personalización de modelos de voz en la industria y refleja desafíos reales: cómo lidiar con datasets pequeños, cómo optimizar modelos para latencia mínima, cómo evaluar calidad más allá de métricas automatizadas. Además, cuentas con acceso a la comunidad de +400 profesionales de IA en Skool donde compartir experimentos, resolver problemas técnicos complejos y acceder a casos de uso avanzados. No es un curso de introducción teórica: es formación experta para profesionales técnicos que buscan resultados medibles en proyectos reales.