Análisis de Algoritmos de Machine Learning para la Detección de Violencia en Audio
DOI:
https://doi.org/10.37117/s.v26i1.1156Palabras clave:
Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo, Detección de violencia sonora, Análisis de audio, Algoritmos de detección de violencia artificialResumen
Resumen
El aprendizaje automático (ML) ha transformado la interacción con la tecnología, facilitando la detección de patrones y la mejora en tareas de clasificación a partir de grandes volúmenes de datos. En particular, su aplicación en la detección de violencia en audio ha abierto nuevas posibilidades para mejorar los sistemas de seguridad. Este artículo examina la viabilidad de cuatro modelos de aprendizaje profundo: CNN, ResNet50, VGG16 y VGG19, para identificar patrones acústicos asociados con situaciones de violencia en grabaciones de audio. Para ello, se implementaron simulaciones computacionales utilizando espectrogramas Mel como representación de señales acústicas, y se realizaron entrevistas con 7 expertos en Machine Learning para obtener retroalimentación sobre la efectividad de los modelos. Los resultados mostraron que ResNet50 sobresale en términos de precisión y capacidad de generalización, siendo recomendado especialmente para sistemas con recursos adecuados. En comparación, VGG16 y VGG19 demostraron ser útiles para entornos con limitaciones de recursos. Los expertos enfatizaron la importancia de la regularización y el aumento de datos para mitigar el sobreajuste, especialmente en contextos con datos ruidosos o limitados. Este estudio ofrece una perspectiva valiosa sobre la implementación de algoritmos de ML para mejorar la detección automática de violencia verbal, con implicaciones significativas para la seguridad y la vigilancia.
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