El presente trabajo estudia el análisis y desarrollo continuo de un modelo de inteligencia artificial orientado a la clasificación de audio. El capítulo 1 presenta antecedentes sobre las diferentes tareas relacionadas a audio que la comunidad de investigación ha seguido a lo largo de los últimos años, también establece la hipótesis central de este trabajo y define objetivos generales y específicos para contribuir a la mejora del rendimiento sobre un generador de embeddings de audio de tipo end-to-end. El capítulo 2 presenta los métodos de vanguardia y trabajos publicados que se enfocan principalmente al desarrollo de la clasificación de audio y el aprendizaje profundo como disciplinas que aún tienen un gran potencial. El capítulo 3 presenta el marco conceptual en el que se basa esta tesis, dividido en dos secciones principales: preprocesamiento de audio y técnicas de aprendizaje profundo. Cada una de estas secciones se divide en varias subsecciones para representar el proceso de clasificación de audio a través de redes neuronales profundas. El capítulo 4 brinda una explicación profunda del generador de embeddings de audio llamado AemNet y sus componentes, utilizado como objeto de estudio, donde se detalla en las siguientes subsecciones. Se realizó una experimentación inicial sobre este enfoque y se presentaron resultados experimentales que sugirieron un mejor rendimiento mediante la modificación de las etapas de arquitectura de la red neuronal. El capítulo 5 es la primera aplicación objetivo de nuestra adaptación de AemNet que se presentó al desafío DCASE 2021. Los detalles sobre el desafío y los resultados se describen en las secciones de este capítulo, así como la metodología seguida para presentar nuestra propuesta. El capítulo 6 es la segunda aplicación objetivo y el primero en apuntar a los sonidos respiratorios. El desafío de ICBHI se explica en las secciones de este capítulo, así como la metodología y los experimentos realizados para llegar a un clasificador robusto que distingue cuatro anomalías de tos diferentes. Se creó un artículo a partir de la solución propuesta y se presentó en el IEEE LA-CCI 2021. El capítulo 7 aprovecha los diversos resultados anteriores para cumplir con un enfoque moderno como lo es la detección de COVID-19, cuya recopilación y experimentación de fuentes de datos se describen profundamente y los resultados experimentales sugieren que una adaptación de red residual denominada AemResNet, puede cumplir la función de distinguir a los pacientes con COVID-19 a partir de tos y sonidos respiratorios. Finalmente, las conclusiones de toda esta investigación y los resultados evaluados en cada una de las aplicaciones objetivo se discuten en el capítulo 8.ITESO, A. C
