1º Bachillerato A - Explorando el reconocimiento de sonidos con Teachable Machine

 

Descripción detallada de la actividad:

El alumnado de 1º de Bachillerato A ha trabajado nuevamente con Teachable Machine, esta vez centrándose en proyectos de reconocimiento de sonidos. En esta actividad, han desarrollado una aplicación capaz de interpretar sonidos y mostrar palabras en función de ellos.

El modelo de inteligencia artificial ha sido entrenado para reconocer tres sonidos principales: "sí", "no" y "palmas". Cuando el usuario emite uno de estos sonidos, el programa identifica la entrada y muestra en pantalla la palabra correspondiente.

Para la captura de sonidos, los estudiantes han utilizado la webcam o un micrófono, permitiendo que el modelo aprenda a diferenciar entre las distintas señales sonoras y responda de manera precisa.

¿Qué alumnado ha participado?

Han participado los estudiantes de 1º de Bachillerato A, quienes han explorado el aprendizaje automático aplicado a señales de audio de forma práctica y experimental.

¿Cuál es el objetivo principal de la actividad?

Los objetivos fundamentales han sido:

• Comprender los fundamentos del reconocimiento de sonidos con inteligencia artificial.

• Entrenar un modelo con Teachable Machine para diferenciar sonidos específicos.

• Programar una aplicación interactiva que interprete sonidos y los transforme en palabras.

• Experimentar con la captura y procesamiento de audio dentro de proyectos de IA.

Relación con el proyecto presentado

Esta actividad forma parte del proyecto educativo sobre inteligencia artificial, permitiendo a los estudiantes profundizar en el reconocimiento de patrones en señales de audio y su aplicación en entornos digitales.

¿Cómo se ha llevado a cabo?

Los alumnos han seguido los siguientes pasos:

1. Captura de sonidos utilizando la webcam o un micrófono.

2. Entrenamiento del modelo en Teachable Machine para diferenciar tres sonidos distintos.

3. Programación de la aplicación para mostrar en pantalla las palabras correspondientes a cada sonido.

4. Ajuste del modelo y pruebas con distintos usuarios para evaluar su precisión.

5. Análisis de los resultados y mejoras en el reconocimiento sonoro.

Elementos tecnológicos específicos utilizados:

• Herramienta principal: Teachable Machine

• Captura de audio: Webcam del ordenador o micrófono externo

• Formato de apoyo: Guión en PDF

• Elementos multimedia: Registros de sonido y vídeos mostrando la aplicación en funcionamiento

Tiempo dedicado:

• Tiempo de preparación: 6 horas

• Número de sesiones con el alumnado: 5 sesiones de 50 minutos cada una

Elementos multimedia que documenten el desarrollo de la actividad:

Se han tomado grabaciones y vídeos que muestran el proceso de entrenamiento del modelo y la interacción con los sonidos utilizados en la aplicación.

Aquí mostramos el trabajo de los alumnos:

- Enlace de la máquina: https://teachablemachine.withgoogle.com/models/cMgHgaKDm/

- Imágenes de la máquina:

                                                                       Foto 1:Imagenes de la máquina 1

                                                                            Foto 2:Imagenes de la máquina 2

                                                                            Foto 3:Imagenes de la máquina 3

                    

                                                                            Foto 4:Imagenes de la máquina 4

                                                                            Foto 5:Imagenes de la máquina 5

- Enlaces:

https://teachablemachine.withgoogle.com/models/cMgHgaKDm/

https://teachablemachine.withgoogle.com/models/0OI-RZ9Dl/

https://teachablemachine.withgoogle.com/models/p5f58XyL6/