Visão Geral

Curso TorchAudio para Deep Learning e Speech Processing. Este curso apresenta o TorchAudio como principal biblioteca para processamento de áudio e fala no ecossistema PyTorch. O aluno aprenderá desde a manipulação de sinais acústicos até a construção de pipelines completos para treinamento de modelos de speech, áudio e aprendizado multimodal, com foco em eficiência, escalabilidade e integração com Deep Learning moderno.

Objetivo

Após realizar este curso TorchAudio para Deep Learning e Speech Processing, você será capaz de:

• Manipular e transformar sinais de áudio com TorchAudio
• Extrair features acústicas para modelos de Deep Learning
• Construir pipelines de dados eficientes para áudio
• Integrar TorchAudio com modelos PyTorch
• Preparar dados para tarefas de speech e áudio multimodal

Publico Alvo

•  
• Engenheiros de Machine Learning
• Engenheiros de Speech Processing
• Cientistas de Dados
• Pesquisadores em Deep Learning
• Desenvolvedores de IA multimodal
•  

Pre-Requisitos

•  
• Python intermediário
• Fundamentos de Deep Learning
• Conhecimento básico de PyTorch
• Noções de sinais e sistemas
•  

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to TorchAudio

1. TorchAudio Ecosystem
2. Audio I/O and Formats
3. Waveform Representation
4. Dataset Utilities

Module 2: Audio Signal Processing

1. Sampling Rate and Resampling
2. Audio Normalization
3. Time-Domain Transformations
4. Frequency-Domain Transformations

Module 3: Spectrograms and Features

1. STFT and Inverse STFT
2. Mel Spectrograms
3. MFCC
4. Feature Augmentation

Module 4: Audio Datasets and Pipelines

1. Dataset Abstractions
2. DataLoader Optimization
3. Streaming and Large Datasets
4. On-the-Fly Transformations

Module 5: TorchAudio with Deep Learning

1. Speech Encoder Integration
2. Audio Classification Models
3. Speech Recognition Pipelines
4. Multimodal Audio Applications