Construiré modelos de clasificación de audio y ML de alta precisión

Los datos de audio son caóticos. Transformo paisajes sonoros complejos en modelos predictivos altamente precisos.

Si trabajas con datos de audio en bruto para monitoreo ambiental, conservación de la vida silvestre o clasificación de audio compleja, los modelos estándar no serán suficientes. Necesitas una arquitectura personalizada que sepa cómo procesar correctamente los paisajes sonoros.

Me especializo en aprendizaje automático bioacústico y clasificación avanzada de audio. No solo paso los datos por modelos estándar; diseño la data desde cero, convirtiendo archivos de audio en espectrogramas mel limpios y construyendo modelos de ensamblaje altamente ajustados que logran una precisión competitiva.

Ya sea que necesites identificar llamadas específicas de aves en ambientes ruidosos o clasificar paisajes sonoros no humanos distintos, tengo la experiencia técnica comprobada para entregar. He diseñado modelos que alcanzan puntuaciones de precisión superiores a 0.930 en entornos de clasificación competitivos y globales.

• Ingeniería de datos experta: Conversión impecable de .ogg, .wav y audio en bruto en espectrogramas mel optimizados usando librosa y pipelines personalizados.
• Arquitecturas avanzadas: Implementación personalizada de EfficientNet, Perch, ProtoSSM y otras.