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Arrancamos la serie de los sentidos de la IA por el más básico. Después de darle a tu modelo de lenguaje una memoria para buscar entre tus 6.000 o 7.000 documentos, toca darle sentidos, y el primero es el oído. Hoy te hablo de FFmpeg, la pieza que hace que lo demás funcione.
FFmpeg es la navaja suiza del audio y el vídeo: está dentro de YouTube, VLC, Blender o del vídeo que ves en el navegador. Lo instalas con un apt install o un pacman y tienes un taller multimedia en un solo binario. Convertir de MP3 a WAV o a FLAC sin pérdida te cuesta una línea.
El meollo es que Whisper no traga cualquier audio. Se entrenó con 680.000 horas de audio limpio a 16 kHz y en mono, así que espera PCM de 16 bits, un solo canal y 16 kHz, sin compresión. Si le das un MP3 a 44,1 kHz en estéreo y con silencios largos te lo puede transcribir, pero se arriesga a alucinar y a rellenar los silencios. Casi nunca el problema es el modelo, es cómo le das la entrada.
Con un alias que convierta a ese formato ya tienes medio camino. Luego están loudnorm para normalizar el volumen y el filtro que quita los silencios de más de un segundo, la causa número uno del texto inventado, y una trampa con silenceremove que te cuento con detalle. También hablamos de cortar y unir con -ss, -t y concat.
Y no solo sirve para preparar el audio que entra, también para postprocesar el que sale del TTS. Un motor local como Piper o Kokoro devuelve una voz plana, sin dinámica, que suena a robot con resaca. Con un paso alto, un compresor y un loudnorm final pasas de sonar a radio AM a sonar a FM, todo dentro de la pipeline de micrófono a altavoz con los scripts en Python.
Para cuando el audio llega muy sucio hay tres filtros que salvan la grabación: afftdn contra el ruido constante del ventilador, adeclick para chasquidos y pops, y un equalizer que sube la banda de presencia de la voz. Una grabación en una cafetería queda usable para Whisper. Limpiar siempre antes de normalizar, porque si amplificas primero también amplificas el ruido.
Sin FFmpeg, Whisper falla, el texto a voz suena a lata y la pipeline de voz no existe. Hoy hemos puesto los cimientos, y ahora llegan Whisper, el texto a voz, la visión artificial y un extra sobre OCR 😊
Capítulos
0:00 - De la memoria de tu IA a los sentidos: la nueva serie
1:33 - La serie de los sentidos y el audio sucio que llega a tu IA
3:14 - FFmpeg, la navaja suiza del audio y el vídeo
5:57 - Instalar FFmpeg y convertir formatos en una línea
7:27 - El meollo: cómo espera Whisper el audio (16 kHz, mono, 16 bits)
10:01 - El alias whisperize, loudnorm a -23 LUFS y quitar silencios
11:19 - Cortar y unir audio: -ss, -t, concat y fundidos
13:14 - Postprocesar la voz del TTS: de radio AM a FM
15:25 - La pipeline completa de voz y los scripts en Python
17:05 - Audio muy sucio: afftdn, adeclick y equalizer
18:29 - Conclusiones, despedida y comunidad
Más información y enlaces en las notas del episodio
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Palabras clave: iPhone Duo, aplicaciones, inteligencia artificial, DevonThink, Microsoft 365

Resumen

El autor analiza las primeras reseñas del iPhone Duo, señalando que las aplicaciones no adaptadas se verán con barras negras o centradas. Menciona que Apple podría retirar aplicaciones no optimizadas a partir de abril o mayo del próximo año. También explora el uso de herramientas de inteligencia artificial como Claude y ChatGPT para la productividad, junto con la gestión de flujos de trabajo en DevonThink. Finalmente, expresa su descontento ante posibles cambios en los servicios de Microsoft 365 y Apple.

¿Se puede relacionar un comportamiento al volante con tener el pene pequeño? Intentémoslo.
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