Entrenar un modelo de Vosk

 ¡Claro! Entrenar un modelo de Vosk para mejorar su precisión en vocabulario legal y términos específicos de tu juzgado es clave. Aquí te explico paso a paso cómo hacerlo:

Guía para Entrenar Vosk con Vocabulario Legal

(Requisito: Tener ya instalado Vosk en tu servidor local)

1. Recopilar Datos de Entrenamiento

  • Grabaciones de audio:

    • Usar audios reales de audiencias (con consentimiento) o simuladas.

    • Formato recomendado: .wav o .flac (16kHz, mono, sin compresión).

  • Transcripciones exactas:

    • Archivos de texto (.txt) con lo dicho en cada audio, incluyendo términos legales (ej.: "Código Penal Artículo 123", "amparo indirecto").

2. Estructura de Carpetas

Organiza los datos así:

plaintext
Copy
Download
/datos_entrenamiento
  /audio
    grabacion1.wav
    grabacion2.wav
  /texto
    grabacion1.txt
    grabacion2.txt

3. Crear un Archivo de "Palabras Clave"

  • Genera un archivo vocabulario_legal.txt con términos poco comunes (uno por línea):

    plaintext
    Copy
    Download
    amparo
jurisprudencia
Código_Federal_de_Procedimientos_Civiles
rebeldía

    (Usa guiones bajos para frases largas).

4. Usar Herramientas de Vosk para Adaptar el Modelo

Ejecuta estos comandos en tu servidor (requiere Python y vosk instalado):

bash
Copy
Download
# Convertir audios a formato correcto (si no están en 16kHz mono)
for file in datos_entrenamiento/audio/*.wav; do
    ffmpeg -i "$file" -ar 16000 -ac 1 "${file%.*}_converted.wav"
done

# Generar un archivo de alineación (para decirle a Vosk cómo suenan las palabras)
vosk-align -i datos_entrenamiento/audio/grabacion1_converted.wav -t datos_entrenamiento/texto/grabacion1.txt -o alineacion1.txt

# Entrenar el modelo con los nuevos datos
vosk-train -m modelo_vosk_existente/ -d datos_entrenamiento/ -v vocabulario_legal.txt -o modelo_mejorado/

5. Probar el Modelo Mejorado

python
Copy
Download
from vosk import Model, KaldiRecognizer
import wave

model = Model("modelo_mejorado")
rec = KaldiRecognizer(model, 16000)

with wave.open("audio_prueba.wav", "rb") as wf:
    while True:
        data = wf.readframes(4000)
        if len(data) == 0:
            break
        rec.AcceptWaveform(data)

print(rec.Result())

Tips para Mejorar Precisión

  • Micrófonos de calidad: Usa equipos con cancelación de ruido (ej.: Shure MV7).

  • Frases frecuentes: Añade al vocabulario órdenes comunes como:

    plaintext
    Copy
    Download
    rechazo_la_demanda
admisión_de_pruebas

  • Acentos regionales: Incluye grabaciones de jueces/secretarios locales.

¿Necesitas Ayuda con Algo Específico?

  • Si el entrenamiento falla por falta de datos, puedo sugerirte cómo generar audios sintéticos.

  • Si prefieres una GUI (interfaz gráfica), existe Vosk-API para integrarlo con Python + Tkinter.

¡Coméntame en qué parte necesitas más detalles!

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