Buckets:

rtrm's picture
download
raw
5.69 kB
- title: Раздел 0. Добро пожаловать на курс!
sections:
- local: chapter0/introduction
title: Что ожидать от курса
- local: chapter0/get_ready
title: Подготовка
- local: chapter0/community
title: Присоединиться к сообществу
- title: Раздел 1. Работа с аудиоданными
sections:
- local: chapter1/introduction
title: Чему вы научитесь
- local: chapter1/audio_data
title: Введение в аудиоданные
- local: chapter1/load_and_explore
title: Загрузка и исследование набора аудиоданных
- local: chapter1/preprocessing
title: Предварительная обработка
- local: chapter1/streaming
title: Потоковая передача аудиоданных
- local: chapter1/quiz
title: Контрольный опрос
quiz: 1
- local: chapter1/supplemental_reading
title: Дополнительные материалы и ресурсы
- title: Раздел 2. Краткое введение в аудиоприложения
sections:
- local: chapter2/introduction
title: Обзор аудио приложений
- local: chapter2/audio_classification_pipeline
title: Классификация звука с помощью конвейера
- local: chapter2/asr_pipeline
title: Автоматическое распознавание речи с помощью конвейера
- local: chapter2/hands_on
title: Практическое занятие
- title: Раздел 3. Архитектуры трансформеров для аудио
sections:
- local: chapter3/introduction
title: Освежим в памяти модели трансформеров
- local: chapter3/ctc
title: Архитектуры CTC
- local: chapter3/seq2seq
title: Архитектуры Seq2Seq
- local: chapter3/classification
title: Архитектуры классификации аудио
- local: chapter3/quiz
title: Контрольный опрос
quiz: 3
- local: chapter3/supplemental_reading
title: Дополнительные материалы и ресурсы
- title: Раздел 4. Создание классификатора музыкальных жанров
sections:
- local: chapter4/introduction
title: Чему вы научитесь и что создадите
- local: chapter4/classification_models
title: Предварительно обученные модели классификации звука
- local: chapter4/fine-tuning
title: Дообучение модели классификации музыки
- local: chapter4/demo
title: Создание демо с помощью Gradio
- local: chapter4/hands_on
title: Практическое занятие
- title: Раздел 5. Automatic Speech Recognition
sections:
- local: chapter5/introduction
title: Чему вы научитесь и что создадите
- local: chapter5/asr_models
title: Предварительно обученные модели для распознавания речи
- local: chapter5/choosing_dataset
title: Выбор набора данных
- local: chapter5/evaluation
title: Оценка и метрики для распознавания речи
- local: chapter5/fine-tuning
title: Как дообучить ASR-систему с помощью Trainer API
- local: chapter5/demo
title: Создание демо
- local: chapter5/hands_on
title: Практическое занятие
- local: chapter5/supplemental_reading
title: Дополнительные материалы и ресурсы
- title: Раздел 6. От текста к речи
sections:
- local: chapter6/introduction
title: Чему вы научитесь и что создадите
- local: chapter6/tts_datasets
title: Наборы данных Text-to-speech
- local: chapter6/pre-trained_models
title: Предварительно обученные модели text-to-speech
- local: chapter6/fine-tuning
title: Дообучение SpeechT5
- local: chapter6/evaluation
title: Оценка моделей text-to-speech
- local: chapter6/hands_on
title: Практическое занятие
- local: chapter6/supplemental_reading
title: Дополнительные материалы и ресурсы
- title: Раздел 7. Собираем все воедино
sections:
- local: chapter7/introduction
title: Чему вы научитесь и что создадите
- local: chapter7/speech-to-speech
title: Перевод Speech-to-speech
- local: chapter7/voice-assistant
title: Создание голосового ассистента
- local: chapter7/transcribe-meeting
title: Транскрибирование встречи
- local: chapter7/hands-on
title: Практическое занятие
- local: chapter7/supplemental_reading
title: Дополнительные материалы и ресурсы
- title: Раздел 8. Финишная прямая
sections:
- local: chapter8/introduction
title: Поздравляем!
- local: chapter8/certification
title: Получение сертификата о прохождении курса
- title: Мероприятия в рамках курса
sections:
- local: events/introduction
title: Живые занятия и семинары

Xet Storage Details

Size:
5.69 kB
·
Xet hash:
00f45c52e9050c63f9967f21bcef8a028a04dc87707940f4c0c6b99bb896f9ea

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.