1. Introducción al procesamiento de voz con aprendizaje automático: concepto y aplicaciones del procesamiento de voz mediante técnicas de aprendizaje automático.
2. Fundamentos de procesamiento de señales de voz: adquisición, digitalización y análisis de señales de voz en dominios de tiempo y frecuencia.
3. Extracción de características de la voz: Obtención de características temporales y espectrales de la señal de voz, como energía, coeficientes en las frecuencias (MFCC) y espectrograma.
4. Preprocesamiento de la voz: reducción de ruido, normalización y segmentación de la señal de voz para un procesamiento más efectivo.
5. Modelos de aprendizaje automático para el procesamiento de voz: uso de algoritmos supervisados y no supervisados, así como redes neuronales, para realizar tareas como reconocimiento de voz.
6. Aplicaciones y desafíos en el procesamiento de voz con aprendizaje automático: aplicaciones en reconocimiento de emociones, síntesis de voz, desafíos éticos y de privacidad en el procesamiento de voz.