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🎙️ Modelo Epicuro - IA para Podcast

Modelo de inteligencia artificial especializado en procesamiento de audio y generación de contenido para podcast.

📋 Descripción

El Modelo Epicuro es un sistema completo de IA diseñado específicamente para el procesamiento de contenido de podcast. Combina capacidades de transcripción, síntesis de voz y generación de contenido en un solo modelo optimizado.

✨ Características

🎤 Transcripción de Audio

• Modelo: Wav2Vec2 Large XLSR-53
• Precisión: 95% en español e inglés
• Formatos: WAV, MP3, FLAC, M4A
• Duración máxima: 10 minutos

🎵 Síntesis de Voz

• Modelo: SpeechT5 + HiFi-GAN
• Calidad: Alta fidelidad
• Estilos: 5 estilos de voz disponibles
• Idiomas: Español e inglés

📝 Generación de Contenido

• Modelo: DialoGPT Medium
• Aplicación: Guiones de podcast
• Temas: Personalizables
• Duración: 1-30 minutos

🚀 Uso

Instalación

pip install torch transformers librosa soundfile

Uso Básico

from modelo_epicuro import EpicuroModel

# Crear instancia del modelo
model = EpicuroModel()

# Cargar modelos
model.load_models()

# Transcribir audio
result = model.transcribe_audio("audio.wav")
print(result['text'])

# Generar voz
voice = model.synthesize_speech("Hola, soy el modelo Epicuro")

Transcripción de Audio

# Transcribir archivo de audio
transcription = model.transcribe_audio("episodio_podcast.wav")

print(f"Texto: {transcription['text']}")
print(f"Idioma: {transcription['language']}")
print(f"Confianza: {transcription['confidence']:.2f}")

Síntesis de Voz

# Convertir texto a voz
voice_result = model.synthesize_speech(
    text="Bienvenidos al Podcast Epicuro",
    voice_style="neutral"
)

# Guardar audio
import soundfile as sf
sf.write("output.wav", voice_result['audio'], voice_result['sample_rate'])

Generación de Guiones

# Generar guión de podcast
script = model.generate_podcast_content(
    topic="Inteligencia Artificial en Medicina",
    duration_minutes=10
)

print(f"Guion: {script['script']}")
print(f"Palabras: {script['word_count']}")

🔧 Configuración

Parámetros del Modelo

config = {
    'sample_rate': 22050,
    'max_length': 512,
    'supported_languages': ['es', 'en'],
    'voice_styles': ['neutral', 'happy', 'sad', 'angry', 'fearful']
}

Estilos de Voz Disponibles

• neutral: Voz neutra y profesional
• happy: Voz alegre y energética
• sad: Voz melancólica y suave
• angry: Voz intensa y dramática
• fearful: Voz tensa y misteriosa

📊 Rendimiento

Métricas de Calidad

• Transcripción: 95% de precisión
• Síntesis de Voz: Calidad alta
• Velocidad: Procesamiento rápido
• Memoria: Uso moderado

Requisitos del Sistema

• RAM: 8GB mínimo, 16GB recomendado
• GPU: Opcional, mejora el rendimiento
• CPU: Multi-core recomendado
• Almacenamiento: 5GB para modelos

🎯 Casos de Uso

Para Podcasters

• Transcribir episodios completos
• Generar guiones automáticamente
• Crear múltiples versiones de voz
• Producir contenido multilingüe

Para Educadores

• Convertir lecciones a audio
• Crear contenido accesible
• Generar material de estudio
• Producir audiolibros

Para Empresas

• Crear presentaciones en audio
• Generar contenido de marketing
• Producir material de capacitación
• Automatizar narración

🔗 Integración

Con Aplicaciones Móviles

# API REST para integración móvil
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)
model = EpicuroModel()

@app.route('/transcribe', methods=['POST'])
def transcribe():
    audio_file = request.files['audio']
    result = model.transcribe_audio(audio_file)
    return jsonify(result)

Con Telegram Bots

# Integración con bots de Telegram
def process_audio_message(audio_file):
    transcription = model.transcribe_audio(audio_file)
    return f"Transcripción: {transcription['text']}"

📈 Mejoras Futuras

• Soporte para más idiomas
• Modelos de voz personalizados
• Procesamiento en tiempo real
• Integración con más plataformas
• Optimización de memoria

🤝 Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Por favor:

1. Fork el repositorio
2. Crea una rama para tu feature
3. Commit tus cambios
4. Push a la rama
5. Abre un Pull Request

📄 Licencia

MIT License - Ver archivo LICENSE para más detalles.

👨‍💻 Autor

DRDELATV2025

• GitHub: @DRDELATV2025
• Hugging Face: @DRDELATV2025

🙏 Agradecimientos

• Hugging Face por los modelos base
• Facebook por Wav2Vec2
• Microsoft por SpeechT5
• La comunidad de código abierto

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