Нейронные сети в компьютерной обработке звука. Фреймворк PyTorch и библиотеки librosa, torchaudio, SoundFile

Обучение проходит на Python 3.12

Обработка звука — одна из самых востребованных и развивающихся сфер искусственного интеллекта. Она охватывает широкий спектр реальных задач:

• распознавание речи (голосовые помощники, автоматическая диктовка, синхронный перевод);
• анализ аудио (идентификация звуков, событий, музыкальных инструментов, композиций и т.п.);
• синтез речи (озвучивание текста, генерация реалистичных голосов);
• шумоподавление (улучшение качества аудиозаписей).

Эти технологии активно применяются в индустрии, делая специалистов по обработке звука востребованными.

Современные нейронные сети, такие как WaveNet, Wav2Vec2, Whisper и DeepSpeech, сделали возможными значительные улучшения в анализе и синтезе звука. Изучение этих технологий, предусмотренное данным курсом, позволяет освоить работу с инновационными архитектурами, понимать, как адаптировать модели к конкретным задачам, участвовать в разработке прорывных аудиотехнологий.

В данном курсе будет рассмотрен ряд нейронных сетей, реализованных средствами Python с использованием фреймворка PyTorch и библиотек librosa, torchaudio, SoundFile. Данные алгоритмы составляют базу для решения задач по компьютерной обработке текста и звука, поскольку область эта непрерывно развивается и совершенствуется.

Курс рекомендован программистам Python, специалистам в области Data Science.