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Academic · AI · Audio Processing
Emergency Audio Detection
PythonAudio ProcessingAI
Sistema de detección automática de eventos de audio de emergencia — sirenas, gritos, alertas — mediante clasificación supervisada y análisis espectral.
About
Este proyecto implementó un sistema capaz de detectar y clasificar automáticamente eventos de audio asociados a situaciones de emergencia: sirenas de ambulancias/bomberos, gritos de socorro, alarmas, etc.
El pipeline extrae características espectrales del audio (principalmente MFCCs y espectrogramas de mel) y las alimenta a clasificadores de machine learning entrenados sobre un dataset de audios etiquetados.
El proyecto se desarrolló en el contexto del Emergency Audio Event Detection Challenge, un reto colaborativo alojado en GitHub.
El repositorio completo está disponible en GitHub, incluyendo el dataset, notebooks de entrenamiento y el sistema de evaluación.
Highlights
- Clasificación multiclase de eventos de audio de emergencia
- Extracción de características espectrales (MFCC, mel-spectrograma)
- Pipeline de preprocesamiento de audio robusto
- Clasificadores: SVM, Random Forest, Gradient Boosting
- Evaluación con métricas específicas para detección de eventos
- Dataset propio de emergencias sonoras etiquetado manualmente