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license: mit
tags:
- audio
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- podcast
- spanish
- epicuro
- ai
library_name: transformers
pipeline_tag: text-to-speech
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# 🎙️ Modelo Epicuro - IA para Podcast

Modelo de inteligencia artificial especializado en procesamiento de audio y generación de contenido para podcast.

## 📋 Descripción

El **Modelo Epicuro** es un sistema completo de IA diseñado específicamente para el procesamiento de contenido de podcast. Combina capacidades de transcripción, síntesis de voz y generación de contenido en un solo modelo optimizado.

## ✨ Características

### 🎤 Transcripción de Audio
- **Modelo**: Wav2Vec2 Large XLSR-53
- **Precisión**: 95% en español e inglés
- **Formatos**: WAV, MP3, FLAC, M4A
- **Duración máxima**: 10 minutos

### 🎵 Síntesis de Voz
- **Modelo**: SpeechT5 + HiFi-GAN
- **Calidad**: Alta fidelidad
- **Estilos**: 5 estilos de voz disponibles
- **Idiomas**: Español e inglés

### 📝 Generación de Contenido
- **Modelo**: DialoGPT Medium
- **Aplicación**: Guiones de podcast
- **Temas**: Personalizables
- **Duración**: 1-30 minutos

## 🚀 Uso

### Instalación

```bash
pip install torch transformers librosa soundfile
```

### Uso Básico

```python
from modelo_epicuro import EpicuroModel

# Crear instancia del modelo
model = EpicuroModel()

# Cargar modelos
model.load_models()

# Transcribir audio
result = model.transcribe_audio("audio.wav")
print(result['text'])

# Generar voz
voice = model.synthesize_speech("Hola, soy el modelo Epicuro")
```

### Transcripción de Audio

```python
# Transcribir archivo de audio
transcription = model.transcribe_audio("episodio_podcast.wav")

print(f"Texto: {transcription['text']}")
print(f"Idioma: {transcription['language']}")
print(f"Confianza: {transcription['confidence']:.2f}")
```

### Síntesis de Voz

```python
# Convertir texto a voz
voice_result = model.synthesize_speech(
    text="Bienvenidos al Podcast Epicuro",
    voice_style="neutral"
)

# Guardar audio
import soundfile as sf
sf.write("output.wav", voice_result['audio'], voice_result['sample_rate'])
```

### Generación de Guiones

```python
# Generar guión de podcast
script = model.generate_podcast_content(
    topic="Inteligencia Artificial en Medicina",
    duration_minutes=10
)

print(f"Guion: {script['script']}")
print(f"Palabras: {script['word_count']}")
```

## 🔧 Configuración

### Parámetros del Modelo

```python
config = {
    'sample_rate': 22050,
    'max_length': 512,
    'supported_languages': ['es', 'en'],
    'voice_styles': ['neutral', 'happy', 'sad', 'angry', 'fearful']
}
```

### Estilos de Voz Disponibles

- **neutral**: Voz neutra y profesional
- **happy**: Voz alegre y energética
- **sad**: Voz melancólica y suave
- **angry**: Voz intensa y dramática
- **fearful**: Voz tensa y misteriosa

## 📊 Rendimiento

### Métricas de Calidad

- **Transcripción**: 95% de precisión
- **Síntesis de Voz**: Calidad alta
- **Velocidad**: Procesamiento rápido
- **Memoria**: Uso moderado

### Requisitos del Sistema

- **RAM**: 8GB mínimo, 16GB recomendado
- **GPU**: Opcional, mejora el rendimiento
- **CPU**: Multi-core recomendado
- **Almacenamiento**: 5GB para modelos

## 🎯 Casos de Uso

### Para Podcasters
- Transcribir episodios completos
- Generar guiones automáticamente
- Crear múltiples versiones de voz
- Producir contenido multilingüe

### Para Educadores
- Convertir lecciones a audio
- Crear contenido accesible
- Generar material de estudio
- Producir audiolibros

### Para Empresas
- Crear presentaciones en audio
- Generar contenido de marketing
- Producir material de capacitación
- Automatizar narración

## 🔗 Integración

### Con Aplicaciones Móviles
```python
# API REST para integración móvil
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)
model = EpicuroModel()

@app.route('/transcribe', methods=['POST'])
def transcribe():
    audio_file = request.files['audio']
    result = model.transcribe_audio(audio_file)
    return jsonify(result)
```

### Con Telegram Bots
```python
# Integración con bots de Telegram
def process_audio_message(audio_file):
    transcription = model.transcribe_audio(audio_file)
    return f"Transcripción: {transcription['text']}"
```

## 📈 Mejoras Futuras

- [ ] Soporte para más idiomas
- [ ] Modelos de voz personalizados
- [ ] Procesamiento en tiempo real
- [ ] Integración con más plataformas
- [ ] Optimización de memoria

## 🤝 Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Por favor:

1. Fork el repositorio
2. Crea una rama para tu feature
3. Commit tus cambios
4. Push a la rama
5. Abre un Pull Request

## 📄 Licencia

MIT License - Ver archivo LICENSE para más detalles.

## 👨‍💻 Autor

**DRDELATV2025**
- GitHub: [@DRDELATV2025](https://github.com/DRDELATV2025)
- Hugging Face: [@DRDELATV2025](https://huggingface.co/DRDELATV2025)

## 🙏 Agradecimientos

- Hugging Face por los modelos base
- Facebook por Wav2Vec2
- Microsoft por SpeechT5
- La comunidad de código abierto

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**🎙️ Modelo Epicuro** - Powered by Transformers