Aprenda com o curso Classificação de Áudio com Python: O Guia Completo

Aprenda com o curso Classificação de Áudio com Python: O Guia Completo 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: … Continue lendo "Aprenda com o curso Classificação de Áudio com Python: O Guia Completo"

Aprenda com o curso Classificação de Áudio com Python: O Guia Completo

Aprenda com o curso Classificação de Áudio com Python: O Guia Completo

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.