# Unidad 2. Una introducción amigable a las aplicaciones de audio

Bienvenido a la segunda unidad del curso de audio de Hugging Face¡, Anteriormente, exploramos los conceptos fundamentales
de los datos de audio y aprendimo como trabajar con conjuntos de datos de audio usando las librerias 🤗 Datasets y 🤗 Transformers.
Discutimos diferentes conceptos como frecuencia de muestreo, amplitud, profundidad de bits, forma de onda y espectrogramas, y vimos
como preprocesar datos para un modelo pre-entrenado.

En este punto quiza estes ansioso por aprender acerca de las tareas de audio que 🤗 Transformers puede realizar, y ahora que tienes
los conocimientos fundamentales para comprenderlo todo, echemos un vistazo a unos impresionantes ejemplos de aplicaciones de audio.

* **Clasificación de Audio**: Categorizar facilmente un clip de audio. Puedes identificar si una grabación es de un ladrido de un perro 
o un maullido de gato, o a que género corresponde una cación.
* **Reconocimiento automático de voz**: Transformar un clip de audio en texto a traves de una transcripción automática. Puedes obtener
la representación en texto de una grabación en donde alguien habla. Muy útil para tomar notas!
* **Diarización de hablantes** Alguna vez te has preguntado ¿Quién habla en una grabación? con 🤗 Transformers, puedes identificar 
que persona esta hablando en un determinado tiempo del clip de audio. Imaginate ser capaz de de diferencias entre "Alice" y "Bob"
en una grabación en donde ambos estan teniendo una conversación.
* **Texto a voz**: Crear una narración a partir de un texto que puede ser usada para crear un audio book, ayuda con la accesibilidad, 
o le da la voz a un NPC en un juego. con 🤗 Transformers puedes hacer facilmente esto

En esta unidad, tu aprenderas como usar modelos pre entrenados para algunas de estas tareas usando la función `pipeline()` de 🤗 Transformers.
Especificamente, veremos como usar modelos pre-entrenados para las tareas de clasificación de audio y reconocimiento automático de la voz. 
Comencemos!

