Muchas gracias por la oportunidad y por seleccionar mi #HiloTesis entre tantas fantásticas candidaturas 🥳😀

Solo queda esperar 🍀🤞😊

El investigador Jorge Perianez Pascual es el finalista de la #UEx en el certamen #HiloTesis
IA para mejorar tu experiencia con audios
¡Mucha suerte!
@crueuniversidades.bsky.social @filarramendi.bsky.social

bsky.app/profile/jper...

¿Te imaginas una IA que escuche la radio, la entienda y te recomiende solo lo que te gusta?

Eso existe. Lo hemos hecho

Y te lo explico en este hilo que suena (literalmente) muy bien 👇

🧵 #HiloTesis 👇

@crueuniversidades.bsky.social
@filarramendi.bsky.social
@uexdivulga.bsky.social

¿Quieres probarlo, adaptarlo o construir algo propio?

Aquí tienes el código:
🔓 github.com/i3uex/metrikabox
🔓 github.com/i3uex/Audio-Classification-with-EnCodec-code

Gracias por llegar hasta aquí 🙌

Si te gustó:

💬 Cuéntame qué escuchas
🔁 Comparte el hilo

Detrás de todo esto hay investigación real

🧪 Creamos herramientas accesibles
🧠 Probamos enfoques más eficientes
📻 Diseñamos un sistema de recomendación que funciona
📄 Y publicamos tres estudios en revistas científicas

Lo hicimos bien, y lo hicimos público

No más pelearse con infinitos menús incomprensibles.
Solo sube tus preferencias a nuestra plataforma y nuestro sistema escucha por ti

🧠 Analiza el contenido
🎯 Y te lanza algo que (misteriosamente) te encaja

Sin esfuerzo

Después de probarlo con éxito, aplicamos este enfoque a algo muy concreto:

👉 ayudar a los oyentes a descubrir nuevos programas de radio que encajen con sus gustos

Analizando fragmentos de audio, identificamos si hay voz, música, el estilo, el tono e incluso la temática

Usar directamente la representación comprimida del audio no solo funcionó…

✅ Los modelos aprendían más rápido
✅ Usaban menos recursos
✅ Y alcanzaban resultados tan buenos (o mejores) que con espectrogramas

Más simple. Más ligero. Más eficaz

En lugar de transformar el sonido en una imagen, probamos algo distinto:

📦 usar directamente los datos comprimidos que genera el propio audio al codificarse

Concretamente, exploramos el espacio latente que produce EnCodec, un códec moderno basado en IA

Y el resultado fue sorprendente

En nuestro empeño por mejorar los modelos de clasificación de audio, empezamos desde la base:

🔍 ¿Cómo representamos el sonido?

Lo habitual es usar espectrogramas, que son como 📸fotos del sonido

Son útiles, sí

Pero empezamos a preguntarnos…

🤔 ¿Se puede hacer de otra forma?

Con MetrikaBox no necesitas ser ingeniero ni mago

🧠 Carga tus audios
🪄 Di qué clase de magia contienen (música, voz, mezcla)
📊 Y gracias a MetrikaBox, tu modelo de IA aprende como si lanzaras un hechizo

Creamos MetrikaBox: una caja mágica que convierte audios en conocimiento

Solo tienes que decirle:
🎶 “Esto es rock”
🗣️ “Esto es charla de bar”
📢 “Esto… ni idea”

Y ella aprende. Sin código

✨ Magia de IA, accesible para muggles

¿Te imaginas una IA que escuche la radio, la entienda y te recomiende solo lo que te gusta?

Eso existe. Lo hemos hecho

Y te lo explico en este hilo que suena (literalmente) muy bien 👇

🧵 #HiloTesis 👇

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