[Udemy] Освоение голосового ИИ: от распознавания речи до ИИ эмоций и клонирования голоса (Singh)

​

Mastering Voice AI : From ASR to Emotion AI to Voice Cloning

Язык английский. Орг бонусом сделает автоперевод видео

Освойте передовые языки программирования речи (SpeechLM) и создавайте голосовые приложения искусственного интеллекта нового поколения с комплексными возможностями обработки речи.

Чему вы научитесь
Разработка комплексных моделей распознавания речи с использованием Python и архитектуры Transformer.
Извлечение основных аудиопризнаков и токенизация для распознавания и синтеза речи.
Разрабатывайте ИИ для распознавания эмоций и персонализированной речи с реальными практическими приложениями.
Оцените языки программирования речи с помощью таких метрик, как WER, и изучите этические принципы проектирования ИИ.

Требования:
Предварительного опыта работы с речевым ИИ не требуется – программа подходит для начинающих и включает в себя практические инструкции!
Компьютер с установленным Python 3.7+, TensorFlow/PyTorch и аудиобиблиотеками (например, Librosa).
Базовые знания программирования на Python (знание циклов, функций и библиотек, таких как NumPy).
Преобразуйте свое понимание голосового ИИ с помощью этого всеобъемлющего курса по моделям речи и языка (SLM) — революционной технологии, которая заменяет традиционные конвейеры обработки речи мощными комплексными решениями.

Что вы освоите
Модели речи и языка представляют собой следующий рубеж в области искусственного интеллекта, выходящий за рамки ограничений традиционных конвейеров ASR→LLM→TTS. Этот курс проведет вас от фундаментальных концепций до продвинутых приложений, охватывая все: от токенизации речи и архитектур трансформеров до искусственного интеллекта, основанного на эмоциях, и взаимодействия голоса в реальном времени.
Почему этот курс важен
Традиционные методы обработки речи страдают от потери информации, высокой задержки и накопления ошибок на нескольких этапах. Модули пространственного модуляции речи решают эти проблемы, обрабатывая речь напрямую, улавливая не только слова, но и эмоции, идентичность говорящего и паралингвистические сигналы, которые делают человеческое общение богатым и многогранным.

Что делает этот курс уникальным:
Практическое обучение: работа с передовыми моделями, такими как YourTTS, Whisper и HuBERT.
Полное покрытие всего конвейера обработки данных: от исходного аудио до развернутых приложений.
Практическое применение: создание систем автоматического распознавания речи, клонирования голоса, распознавания эмоций и интерактивных голосовых агентов.
Последние исследования: Обзор передовых разработок в быстро развивающейся области SLM.
Практическая реализация: Изучите методики обучения, показатели оценки и стратегии внедрения.
Основные технологии, с которыми вы будете работать:
Токенизаторы речи (EnCodec, HuBERT, Wav2Vec 2.0)
Архитектуры трансформеров, адаптированные для обработки речи (модели Whisper, Conformer и др.)
Технологии вокодера (Tacotron, HiFi GAN, MelGAN и др.)
Мультимодальные подходы к обучению (CTC, UCTC и т. д.)
Параметроэффективная тонкая настройка (LoRA)
Идеально подходит для:
Инженеры в области искусственного интеллекта и машинного обучения, желающие специализироваться в речевых технологиях.
Студенты или люди, меняющие профессию
Исследователи изучают голосовой искусственный интеллект следующего поколения.
Разработчики создают приложения, ориентированные на голосовое управление.
Всем интересно, как на самом деле работают современные голосовые помощники.

Результаты обучения
По завершении обучения вы получите навыки проектирования, обучения и развертывания моделей речи для различных приложений — от базового распознавания речи до сложных голосовых агентов, учитывающих эмоции. Вы поймете как теоретические основы, так и практические детали реализации, необходимые для внесения вклада в эту захватывающую область.
Присоединяйтесь к революции голосового искусственного интеллекта и освойте технологию, которая меняет взаимодействие человека и компьютера!

Для кого этот курс:
Этот курс предназначен для начинающих разработчиков ИИ, специалистов по анализу данных и энтузиастов технологий, стремящихся стать пионерами в создании будущего голосового ИИ с помощью моделей речи и языка.
Идеально подходит для начинающих с базовыми навыками работы с Python и машинным обучением, а также для пользователей среднего уровня, стремящихся создавать сложные приложения, такие как распознавание речи в реальном времени, голосовые помощники с учетом эмоций и перевод речи.
Раскройте потенциал сквозной обработки речи для построения передовой карьеры в сфере искусственного интеллекта!

Материалы курса
8 разделов • 111 лекций • Общая продолжительность 19 ч 37 мин
Введение
1 лекция • 2 мин.
Модуль 1: Введение в обработку речи и языка, а также в возникновение речи.
20 лекции • 2 ч 55 мин
Модуль 2: Основы речи и языка для SpeechLMs
15 лекции • 2 ч 23 мин
Модуль 3: Архитектуры и ключевые компоненты языковых модулей речи
13 лекции • 2 ч 14 мин
Модуль 4: Методологии обучения для языковых моделей речи
13 лекции • 2 ч 54 мин
Модуль 5: Возможности и применение языковых моделей речи в деталях.
13 лекции • 2 ч 19 мин
Модуль 6: Показатели оценки и сравнительный анализ языковых моделей речи
14 лекции • 2 ч 41 мин
Модуль 7: Вызовы и будущие направления исследований в области логопедии.
22 лекции • 4 ч 9 мин

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...