Sesion 2 del Proyecto Rachael Tatman: analisis visual con boxplots de las propiedades acusticas meanfun y meanfreq para comprobar si separan bien las voces masculinas de las femeninas, y preparacion del reparto de entrenamiento y prueba con train_test_split.
Sesion 1 del Proyecto Rachael Tatman, centrado en el sesgo de genero en el reconocimiento de voz: presentacion de la investigadora Rachael Tatman y su hallazgo real sobre el reconocimiento de voz de Google, y carga del dataset Gender Recognition by Voice de Kaggle, ya balanceado y con las propiedades acusticas precalculadas.
Sesion final del Proyecto Katy Payne: se entrena un Random Forest sobre los MFCC de gatos y perros, se lee la matriz de confusion 2×2 y el classification_report, y se comparan los resultados con los del Proyecto Laennec para mostrar como el desequilibrio y el numero de clases afectan al rendimiento de un modelo.
Sesion 2 del Proyecto Katy Payne: extraccion de caracteristicas MFCC con librosa, construccion de las tablas de entrenamiento y prueba a partir del reparto ya dado, y un vistazo visual simple con un boxplot para comprobar si las clases se distinguen antes de entrenar ningun modelo.
Sesion 1 del Proyecto Katy Payne, un ejercicio corto de dos clases bien equilibradas pensado como contraste mas sencillo tras el Proyecto Laennec: presentacion del dataset Audio Cats and Dogs de Kaggle, la historia de la zoologa Katy Payne y sus infrasonidos de elefantes, y descarga y carga del reparto ya hecho.