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Ingeniería Informática · IA & Desarrollo Web
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Estudiante de Ingeniería Informática apasionada por la inteligencia
artificial y el desarrollo web. Me especializo en crear sistemas que
combinan aprendizaje automático con interfaces limpias y funcionales.
Actualmente desarrollando mi TFG en detección de emociones a través
del audio mediante deep learning.
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HABILIDADES TÉCNICAS
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Inteligencia Artificial & Data Science
· Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib)
· Deep Learning (Keras, TensorFlow)
· Procesado de señal de audio (Librosa)
· Clustering, clasificación y evaluación de modelos
Desarrollo Web
· HTML, CSS, JavaScript
· Diseño responsive y orientado a la experiencia de usuario
Programación de sistemas
· C y C++
· Gestión de memoria, estructuras de datos, algoritmos
Bases de datos
· Diseño relacional y consultas SQL
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PROYECTOS
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POLARIDAD — Detección de emociones en audio (TFG)
Sistema de inteligencia artificial que analiza el audio de voz y
detecta la emoción del hablante entre cinco categorías: alegría,
tristeza, ira, ansiedad y neutral.
Desarrollé una arquitectura híbrida que combina un autoencoder para
aprender representaciones compactas del audio y un clasificador
supervisado para la predicción de emociones. El sistema alcanzó un
Silhouette Score de 0.95 (categoría Excelente) tras optimizar el
preprocesado con RobustScaler, mejorando un 152% respecto a la
configuración inicial.
Tecnologías: Python, Keras, TensorFlow, Librosa, Scikit-learn,
NumPy, Pandas, Matplotlib.
Características clave:
· 1.860 audios de datasets públicos (RAVDESS y otros)
· 209 características acústicas por audio
· Clustering K-Means con 5 clusters emocionales
· Evaluación con Silhouette, Davies-Bouldin y Calinski-Harabasz
· Pipeline completo: extracción → normalización → embedding → clasificación
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EXPERIENCIA
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Mentora Técnica — Hackathon (2 ediciones)
Durante dos años consecutivos participé como mentora en un hackathon,
guiando a equipos de participantes en el desarrollo de sus proyectos.
· Asesoré a equipos en la toma de decisiones técnicas bajo presión
· Ayudé a definir arquitecturas de proyectos viables en 24-48 horas
· Facilité la comunicación entre perfiles técnicos y no técnicos
· Acompañé en la preparación de demos y presentaciones finales
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FORMACIÓN
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Grado en Ingeniería Informática
En curso · Universidad [INSERTAR NOMBRE]
TFG: Sistema de detección de emociones en audio mediante
deep learning y clustering no supervisado.