Джокер
Администратор
- Регистрация
- 1 Янв 2015
- Сообщения
- 125.470
- Реакции
- 75.810
Складчина: Освоение голосового ИИ: от распознавания речи до ИИ эмоций и клонирования голоса [Udemy] [Vinit 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.
Этот курс включает:
19,5 часов видео по запросу
77 ресурсов для скачивания
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).
Описание
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!
Доступ через мобильные устройства и телевизор
Сертификат об окончании
Спойлер: Оригинальное описание
No prior speech AI experience required – beginner-friendly with hands-on guidance!
A computer with Python 3.7+, TensorFlow/PyTorch, and audio libraries (e.g., Librosa).
Basic Python programming (familiarity with loops, functions, and libraries like NumPy).
Описание
Transform your understanding of voice AI with this comprehensive course on Speech Language Models (SLMs) - the revolutionary technology that's replacing traditional speech processing pipelines with powerful end-to-end solutions.
What You'll Master:
Speech Language Models represent the next frontier in AI, moving beyond the limitations of traditional ASR→LLM→TTS pipelines. This course takes you from fundamental concepts to advanced applications, covering everything from speech tokenization and transformer architectures to emotion AI and real-time voice interactions.
Why This Course Matters:
Traditional speech processing suffers from information loss, high latency, and error accumulation across multiple stages. SLMs solve these problems by processing speech directly, capturing not just words but emotions, speaker identity, and paralinguistic cues that make human communication rich and nuanced.
What Makes This Course Unique:
Hands-on Learning: Work with state-of-the-art models like YourTTS, Whisper, and HuBERT
Complete Pipeline Coverage: From raw audio to deployed applications
Real-world Applications: Build ASR systems, voice cloning, emotion recognition, and interactive voice agents
Latest Research: Covers cutting-edge developments in the rapidly evolving SLM field
Practical Implementation: Learn training methodologies, evaluation metrics, and deployment strategies
Key Technologies You'll Work With:
Speech tokenizers (EnCodec, HuBERT, Wav2Vec 2.0)
Transformer architectures adapted for speech (Whisper , Conformer models etc)
Vocoder technologies (Tacotron, Hi-Fi GAN, MelGAN etc)
Multi-modal training approaches (CTC, UCTC etc
Parameter-efficient fine-tuning (LoRA)
Perfect For:
AI/ML engineers wanting to specialize in speech technology
Students or Career Changers
Researchers exploring next-generation voice AI
Developers building voice-first applications
Anyone curious about how modern voice assistants really work
Course Outcome:
By completion, you'll have the skills to design, train, and deploy Speech Language Models for diverse applications - from basic speech recognition to sophisticated emotion-aware voice agents. You'll understand both the theoretical foundations and practical implementation details needed to contribute to this exciting field.
Join the voice AI revolution and master the technology that's reshaping human-computer interaction!
Для кого этот курс:
This course is for aspiring AI developers, data scientists, and tech enthusiasts eager to pioneer the future of voice AI with Speech Language Models.
Perfect for beginners with basic Python and ML skills, as well as intermediate learners aiming to build advanced applications like real-time speech recognition, emotion-aware voice assistants, and speech translation.
Unlock the power of end-to-end speech processing for cutting-edge careers in AI!
СКАЧАТЬ СЛИВЫ КУРСОВ
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.
Этот курс включает:
19,5 часов видео по запросу
77 ресурсов для скачивания
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).
Описание
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!
Доступ через мобильные устройства и телевизор
Сертификат об окончании
Спойлер: Оригинальное описание
No prior speech AI experience required – beginner-friendly with hands-on guidance!
A computer with Python 3.7+, TensorFlow/PyTorch, and audio libraries (e.g., Librosa).
Basic Python programming (familiarity with loops, functions, and libraries like NumPy).
Описание
Transform your understanding of voice AI with this comprehensive course on Speech Language Models (SLMs) - the revolutionary technology that's replacing traditional speech processing pipelines with powerful end-to-end solutions.
What You'll Master:
Speech Language Models represent the next frontier in AI, moving beyond the limitations of traditional ASR→LLM→TTS pipelines. This course takes you from fundamental concepts to advanced applications, covering everything from speech tokenization and transformer architectures to emotion AI and real-time voice interactions.
Why This Course Matters:
Traditional speech processing suffers from information loss, high latency, and error accumulation across multiple stages. SLMs solve these problems by processing speech directly, capturing not just words but emotions, speaker identity, and paralinguistic cues that make human communication rich and nuanced.
What Makes This Course Unique:
Hands-on Learning: Work with state-of-the-art models like YourTTS, Whisper, and HuBERT
Complete Pipeline Coverage: From raw audio to deployed applications
Real-world Applications: Build ASR systems, voice cloning, emotion recognition, and interactive voice agents
Latest Research: Covers cutting-edge developments in the rapidly evolving SLM field
Practical Implementation: Learn training methodologies, evaluation metrics, and deployment strategies
Key Technologies You'll Work With:
Speech tokenizers (EnCodec, HuBERT, Wav2Vec 2.0)
Transformer architectures adapted for speech (Whisper , Conformer models etc)
Vocoder technologies (Tacotron, Hi-Fi GAN, MelGAN etc)
Multi-modal training approaches (CTC, UCTC etc
Parameter-efficient fine-tuning (LoRA)
Perfect For:
AI/ML engineers wanting to specialize in speech technology
Students or Career Changers
Researchers exploring next-generation voice AI
Developers building voice-first applications
Anyone curious about how modern voice assistants really work
Course Outcome:
By completion, you'll have the skills to design, train, and deploy Speech Language Models for diverse applications - from basic speech recognition to sophisticated emotion-aware voice agents. You'll understand both the theoretical foundations and practical implementation details needed to contribute to this exciting field.
Join the voice AI revolution and master the technology that's reshaping human-computer interaction!
Для кого этот курс:
This course is for aspiring AI developers, data scientists, and tech enthusiasts eager to pioneer the future of voice AI with Speech Language Models.
Perfect for beginners with basic Python and ML skills, as well as intermediate learners aiming to build advanced applications like real-time speech recognition, emotion-aware voice assistants, and speech translation.
Unlock the power of end-to-end speech processing for cutting-edge careers in AI!
СКАЧАТЬ СЛИВЫ КУРСОВ
Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Подписка на онлайн-платформу для людей, которые хотят получить творческие навыки [№7 на 1 месяц] [skillshare.com]
- Доказательная медицина для каждого + Здоровье: научный подход + Первая помощь [Level One] [Дмитрий Шелег, Александр Тышковский] [Повтор]
- Доступ к Puzzle English для эффективного изучения английского языка [все включено, №8 на 1 месяц] [puzzle-english.com]
- Годовая программа ЕГЭ 2026 [Procontent_teachers]
- Когнитивно-поведенческий тренинг наслаждения [Владимир Ромек, Елена Ромек]
- AI визуал: системная режиссура [Тариф Studio] [Елизавета Захаренкова]
- Серия Китайский язык: раннее обучение [Елена Макк]
- Не теоретик. Практический кодекс управленца (МИФ Бизнес) [Василий Номоконов]
- Авторские материалы по ЕГЭ [Тариф ЕГЭ] [Дарья Титова]
- Закрытое сообщество для мужчин Day’s of Madness | Блог мозгоправа [на год + 3 месяца]