La investigación se centra en la clasificación y análisis de audio mediante el uso de embeddings para evaluar la severidad de episodios auditivos, para lograr esto, se ha desarrollado un proyecto que abarca la creación de un dataset específico destinado al entrenamiento de una red neuronal diseñada para analizar señales de audio.

En la primera fase del proyecto, se ha puesto énfasis en la recopilación y procesamiento de datos de audio, con el objetivo de construir un conjunto de entrenamiento robusto y representativo, este dataset se ha utilizado para alimentar una red neuronal especializada capaz de clasificar violencia en 5 clases.

Además del análisis de audio, se ha explorado el análisis de texto utilizando embeddings para determinar la cercanía semántica de las palabras y frases asociadas con la agresividad o la intención de violencia, esta dimensión adicional proporciona una perspectiva más completa, permitiendo una evaluación integral de la violencia en los segmentos auditivos.

La combinación de técnicas de análisis de audio y texto ha demostrado ser efectiva para calificar la violencia en episodios auditivos, ofreciendo un enfoque multidimensional para entender la naturaleza de los contenidos, este método no solo identifica la presencia de violencia, sino que también asigna un grado de severidad, brindando una evaluación más precisa y detallada.