al DIA — Resumen de noticias objetivo y neutro en formato vídeo

al DIA es un sistema automatizado que recopila noticias de diversos medios españoles, las contrasta, genera un resumen neutral usando IA y produce un vídeo listo para publicar en formato TikTok/Reels.

En la actualidad, los medios de comunicación suelen tener sesgos editoriales. Leer múltiples periódicos cada día para formarse una opinión objetiva requiere tiempo que la mayoría de personas no tiene. al DIA resuelve esto automatizando el contraste de fuentes y generando un resumen neutral en formato vídeo, consumible en minutos.

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Arquitectura

El sistema funciona en 4 pasos encadenados:

Paso 1 — Recolección (news_fetcher.py)

• Lee los RSS oficiales de 9 medios españoles con feedparser
• Extrae el texto completo de cada artículo con trafilatura
• Para medios con paywall (El País, El Mundo) usa el resumen del RSS como fallback
• Para medios sin RSS propio (Antena 3, RTVE) usa Google News RSS
• Filtra artículos por período temporal (última hora, día o semana)

Paso 2 — Resumen neutral (summarizer.py)

• Gemini 2.5 Flash realiza 3 llamadas:
  1. Agrupa los artículos por tema
  2. Para cada tema, genera un resumen contrastando las distintas fuentes
  3. Une todos los resúmenes en un boletín fluido con transiciones naturales
• Filtro ideológico: solo publica temas cubiertos por al menos 2 bloques ideológicos distintos (progresista, centro, conservador), garantizando neutralidad real
• El boletín se guarda automáticamente en boletines/

Paso 3 — Síntesis de voz y subtítulos (t2s.py)

• edge-tts convierte el texto a voz de alta calidad en español
• Whisper (OpenAI) transcribe el audio y genera subtítulos .vtt con timestamps precisos palabra a palabra
• Sistema de corrección de nombres propios (RTVE, ABC, al DIA...)

Paso 4 — Generación de vídeo (video_maker.py)

• Pexels API busca una imagen fotográfica representativa por tema
• PIL dibuja el título del tema y las fuentes encima de la imagen
• MoviePy concatena los clips de cada tema y añade el audio narrado
• ffmpeg quema los subtítulos en el video
• Formato final: vídeo vertical 1080×1920 a 25fps

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Garantía de neutralidad

El sistema implementa un filtro ideológico explícito basado en la clasificación de cada medio:

Medio	Tendencia
ElDiario	Izquierda
El País	Centro-izquierda
La Vanguardia	Centro
Europa Press	Centro
20minutos	Centro
RTVE	Centro
Antena 3	Centro-derecha
El Mundo	Centro-derecha
ABC	Derecha

Un tema solo se publica si está cubierto por medios de al menos 2 bloques ideológicos distintos. Los temas cubiertos únicamente por medios del mismo bloque se descartan automáticamente.

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Estructura del proyecto

Proyecto_DeepLearning/
├── Proyecto_DeepLearning.ipynb   ← notebook principal (pipeline completo)
├── news_fetcher.py               ← recolección de noticias vía RSS
├── summarizer.py                 ← resumen neutral con Gemini
├── t2s.py                        ← síntesis de voz y subtítulos
├── video_maker.py                ← generación del vídeo final
├── .env                          ← API keys (no incluido en el repo)
├── boletines/                    ← boletines generados (.txt)
├── audios/                       ← audios generados (.mp3, .vtt)
├── imagenes/                     ← imágenes descargadas de Pexels
└── videos/                       ← vídeos finales (.mp4)

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Instalación

Requisitos previos

• Python 3.10+
• ImageMagick (Windows: marcar "Install legacy utilities")
• ffmpeg instalado y en el PATH

Instalar dependencias

pip install feedparser trafilatura google-generativeai
pip install edge-tts nest-asyncio openai-whisper
pip install moviepy==1.0.3 Pillow numpy
pip install requests python-dateutil

APIs necesarias

| Google AI Studio | Gemini 2.5 Flash (resumen) | 1.500 req/día | | Pexels | Imágenes por tema | 200 req/hora |

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Uso

Abrir Proyecto_DeepLearning.ipynb y ejecutar las celdas en orden:

# Paso 1 — Recopilar noticias
articulos = get_all_news(num_per_source=3, periodo="dia")

# Paso 2 — Generar resumen neutral
boletin_final, resumenes = resumir_noticias(articulos, mi_modelo_gemini)

# Paso 3 — Sintetizar voz y subtítulos
ruta_audio, ruta_subtitulos = generar_audio(boletin_final)

# Paso 4 — Generar vídeo
ruta_video = generar_video(ruta_audio, ruta_subtitulos, resumenes, PEXELS_API_KEY)

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Tecnologías

Librería	Uso
feedparser	Lectura de RSS
trafilatura	Extracción de texto completo
google-generativeai	Gemini 2.5 Flash
edge-tts	Síntesis de voz
openai-whisper	Transcripción y subtítulos
moviepy	Montaje de vídeo
Pillow	Renderizado de texto en imágenes
ffmpeg	Exportación y quemado de subtítulos

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Autores: Fabián Calvo y Florencia Pellegrini

Proyecto desarrollado para la asignatura de Deep Learning — Máster en Ciencia de Datos, Universitat de València.