Свежий курс Практикума PRO: освойте цельный стек обработки аудиоданных

Речевые технологии лежат в основе целого класса продуктов: от голосовых ассистентов и расшифровщиков аудио до сервисов озвучки контента. На курсе «Аудиоанализ, распознавание и генерация речи» от Яндекс Практикума PRO освоите инженерную базу для работы с ними — создадите собственный служба и научитесь обучать и дообучать речевые модели под конкретные задачи. 

Курс подойдёт инженерам машинного обучения и тем, кто уже знаком с обработкой естественного языка (NLP).

Что освоите 

• Работу со звуком. Научитесь превращать аудиосигнал в числовые представления — спектрограммы и частотные признаки — и строить на их основе классификаторы.

• Распознавание речи. Пройдёте путь от классических архитектур до современных трансформерных моделей — Whisper и других. Научитесь настраивать декодирование и оценивать качество.

• Дообучение под свои задачи. Разберётесь, как адаптировать большие речевые модели — HuBERT и другие — под определённый адрес сайта и информация.

• Синтез речи. Соберёте конвейер для обработки аудио. Поработаете с акустической моделью FastSpeech и нейросетевым вокодером HiFi-GAN, научитесь управлять характеристиками голоса.

• Оптимизацию и выполнение модели на новых данных (инференс). Экспортируете всё в компактный формат ONNX, ускорите работу на видеокарте и соберёте готовый служба.

Два уровня погружения — под разные цели

• Базовый тариф рассчитан на три месяца — освоите стек для обработки аудиоданных, положите четыре проекта в портфолио. Поможет разобраться в технологии и забрать навыки в работу.

• Расширенный тариф длится пять месяцев — добавите восемь проектов и глубоко изучите обработку естественного языка (NLP): языковые модели, работу с текстом и интеграцию с речевыми системами. Поможет сменить специализацию и закрепиться в роли. 

Как устроено обучение

Нагрузка — приблизительно 10 часов в неделю, учёба разбита на спринты. В каждом есть теория и работа над проектами на облачных машинах с графическими процессорами (GPU). 

Учиться можно в любое время, главное — успевать к срокам сдачи, чтобы получить обратную связь от опытных инженеров. Если поймёте, что нужен свой темп, — можно перейти на трек без дедлайнов. 

Ближайший старт — 27 августа и 24 сентября. А бесплатный первый компонент можно пройти уже сейчас — освежите базу по нейросетям и посмотрите, как устроена платформа, прежде чем нырять в основное обучение.