Tecnologías Específicas

Computación

Descripcion y Objetivos

En la confluencia de la tecnología y la ética, la emulación de voz mediante la inteligencia artificial (IA) se presenta como un campo de estudio fascinante y desafiante. Esta tecnología consiste en la simulación de la voz humana, capaz de replicar tonos, inflexiones y matices con un realismo sorprendente. Actualmente, se ha logrado un avance significativo, siendo los deep fakes vocales un testimonio del nivel de perfección que se ha alcanzado, despertando tanto admiración como preocupación.

El propósito principal de este trabajo fin de grado es realizar un análisis exhaustivo de las herramientas y tecnologías disponibles para la emulación de voz por IA. Se pretende estudiar y comparar las metodologías subyacentes, la calidad de la emulación, la facilidad de uso, y los posibles aplicativos y limitaciones de estas tecnologías. Los deep fakes, como ejemplo prominente, serán un foco de atención, explorando sus capacidades y desentrañando los principios técnicos que los hacen posibles.

Sin embargo, la emulación de voz por IA no está exenta de desafíos éticos y legales. Un objetivo secundario, pero igualmente crucial de este proyecto, es examinar las implicaciones asociadas con la privacidad y la protección de datos personales. Se analizará cómo estas tecnologías conviven con las normativas existentes, identificando posibles brechas y áreas de mejora en el marco legal vigente. Este análisis aspira a contribuir al diálogo en curso sobre la responsabilidad, la ética y la legalidad en la era de la IA, ofreciendo perspectivas equilibradas y recomendaciones informadas para navegar en este terreno complejo y en constante evolución.

 

Metodología y Competencias

En la elaboración del proyecto se seguirán los siguientes pasos, en este orden:

• Estudio sobre emulación de voz por IA. Tecnologías  y herramientas actuales.
• Elaboración de pruebas de concepto con alguna herramienta libre.
• Análisis de la problemática a nivel social, ético y legal.
• Análisis de las posibles vías de solución.

Por otra parte, el proyecto trabaja las siguientes competencias de la intensificación de computación:

• [CM3] Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos.
• [CM5] Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas medianteun sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes.
• [CM6] Capacidad para desarrollar y evaluar sistemas interactivos y de presentación de información compleja y su aplicación a la resolución de problemas de diseño de interacción persona computadora.
• [CM7] Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.

 

Medios a utilizar

• Un PC.
• Herramientas de libre acceso para la clonación de voz.
• Python y ecosistema para deep learning: Tensorflow/Keras o Pytorch

 

Bibliografía

• Apuntes de la asignatura de 3º : Aspectos profresionales de la informática
• Apuntes de la asignatura de 3º: Desarrollo de sistemas inteligentes. 
• Apuntes de la asignatura de 4º: Minería de datos. 
• Información disponible en la red, y en la biblioteca de la UCLM.
• LLM: chatGPT, Google Bard y Bing Chat.
• Manuales del lenguaje Python: https://docs.python.org/3/tutorial/
• Manuales de Tensorflow/Keras: https://www.tensorflow.org/