Глубинное обучение в обработке звука

2024/2025

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

5

Кредиты

Кто читает:

Департамент больших данных и информационного поиска

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

4-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватели

Аланов Айбек

Гринберг Петр Маркович

Каледин Максим Львович

Программа дисциплины

Аннотация

Задача обработки звука, в частности человеческого голоса, представляет большой интерес в индустрии. В данном курсе будут рассмотрены в основном современные нейросетевые подходы для таких фундаментальных задач как распознавание и генерация голоса. Так же будут рассмотрены такие задачи как распознавание ключевых слов, голосовая биометрия, определение тишины, audio style transfer и генерация музыки.

Цель освоения дисциплины

• Понимать как физически устроен звук, его характеристики и разные цифровые представления
• Разбираться в современных подходах распознавания речи
• Уметь написать и обучить нейронную сеть для распознавания речи и детекции ключевых слов

Планируемые результаты обучения

• Знать про верификацию и идентификацию голоса
• Разбираться в современных подходах синтеза речи.
• Уметь написать и обучить нейронную сеть для синтеза голоса из текста

Содержание учебной дисциплины

• Задачи обработки звука и проектирование решений
• Цифровое представление звука
• Распознавание речи (ASR) I
• Распознавание речи (ASR) II
• Выделение отдельных источников звука (Source Separation) I
• Выделение отдельных источников звука (Source Separation) II
• Синтез голоса (TTS)
• Синтез голоса (Vocoders)
• Верификация и идентификация голоса I (Speaker Verification)
• Верификация и идентификация голоса II (Anti-Spoofing)
• Генерация музыки
• Гостевые лекции

Элементы контроля

• ДЗ1 - Распознавание речи
• Проект: программный код
• Проект: отчёт
• ДЗ-2 Синтез речи
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 2nd module
  Оитог = 0.7*Онакоп + 0.3Оэкз Онакоп = 0.3*ОДЗ1 + 0.25Опр(код) + 0.25Опр(отчёт) + 0.2ОДЗ2

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Chan, W., Jaitly, N., Le, Q. V., & Vinyals, O. (2015). Listen, Attend and Spell.
• Hannun, A., Case, C., Casper, J., Catanzaro, B., Diamos, G., Elsen, E., Prenger, R., Satheesh, S., Sengupta, S., Coates, A., & Ng, A. Y. (2014). Deep Speech: Scaling up end-to-end speech recognition.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Graves, A., Fernàndez, S., Gomez, F., & Schmidhuber, J. (2017). Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.163BBE7B

Авторы

• Сысоева Алевтина Александровна
• Маркович Александр