Publicación: Transcripción de audio a texto sesiones municipales en planetaria
Portada
PDF 
FLIP 
Citas bibliográficas
Gestores Bibliográficos
Indexadores
Código QR
Autores
Director
Jurado
Autor corporativo
Recolector de datos
Otros/Desconocido
Director audiovisual
Editor/Compilador
Editores
Tipo de Material
Fecha
Cita bibliográfica
Título de serie/ reporte/ volumen/ colección
Es Parte de
Resumen en español
El documento aborda la problemática de la transcripción manual de sesiones municipales en Planeta Rica. Se investiga sobre el uso de herramientas de código abierto para automatizar la transcripción de audio a texto en estas sesiones, con el objetivo de mejorar la eficiencia y la precisión de este proceso. Se destaca la importancia de la integración de modelos en el sistema para abordar diferentes aspectos y mejorar la calidad de las transcripciones. En este sentido, se mencionan dos modelos de inteligencia artificial: Whisper de OpenAI y Spleeter de Deezer. Whisper es un modelo de reconocimiento de voz de propósito general. Por otro lado, Spleeter es una herramienta de separación de pistas de audio que utiliza modelos previamente entrenados para separar las voces de cualquier pista de audio. Además, se desarrolla una arquitectura que permite la integración de estos modelos de forma automática. Esta arquitectura se basa en el uso de Python para el manejo de los modelos de inteligencia artificial, mientras que el backend de la aplicación se desarrolla con Go y el frontend con Next.js/React. Lo que permitio la automatización de las transcripciones de las sesiones del concejo municipal de Planeta Rica, mejorando la eficiencia y la precisión del proceso.
Resumen en inglés
The document addresses the issue of manually transcribing municipal sessions in Planeta Rica. It investigates the use of open-source tools to automate the transcription of audio to text in these sessions with the aim of improving efficiency and accuracy in this process. The importance of integrating models into the system to address different aspects and enhance transcription quality is emphasized. In this regard, two artificial intelligence models are mentioned: OpenAI’s Whisper and Deezer’s Spleeter. Whisper is a general-purpose speech recognition model. On the other hand, Spleeter is an audio track separation tool that utilizes pre-trained models to separate voices from any audio track. Furthermore, an architecture is developed to enable the automatic integration of these models. This architecture is based on the use of Python for managing the artificial intelligence models, while the application’s backend is developed using Go and the frontend with Next.js/React. This allowed for the automation of transcriptions for Planeta Rica’s municipal council sessions, improving both efficiency and precision in the process.