Canal grokaem себя @grokaem_seby en Telegram

grokaem себя

grokaem себя
A bunch of things that I encounter during my journey as NLP/Audio developer
2,305 Suscriptores
10 Fotos
32 Videos
Última Actualización 06.03.2025 04:45

Canales Similares

Борис опять
13,538 Suscriptores
STACK MORE LAYERS
2,238 Suscriptores

Exploring the Journey of NLP and Audio Development

Разработка технологий обработки естественного языка (NLP) и аудио является одной из самых захватывающих и передовых областей в современном программировании. Эта сфера предлагает разработчикам уникальные возможности для создания приложений, которые могут взаимодействовать с пользователями на более глубоком уровне, понимая их потребности и предпочтения. От создания голосовых помощников до систем автоматического перевода, NLP и аудио-технологии стремительно развиваются, открывая новые горизонты для бизнеса и потребителей. Однако, как и в любой другой области, здесь существуют свои вызовы и сложности, которые каждый разработчик сталкивается в процессе работы. В этой статье мы рассмотрим ключевые аспекты разработки в области NLP и аудио, обсуждая опыт и знания, накопленные разработчиками на их пути, а также ответим на популярные вопросы, возникающие в этой связи.

Что такое обработка естественного языка (NLP)?

Обработка естественного языка (NLP) – это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на взаимодействии между компьютерами и людьми с использованием естественного языка. Основной целью NLP является преобразование текста и речи в форматы, которые могут быть легко поняты и обработаны компьютерами. Благодаря этим технологиям, пользователи могут взаимодействовать с устройствами и программами, используя язык, на котором они говорят.

Технологии NLP включают в себя такие задачи, как анализ тональности, извлечение информации, автоматическое суммирование и машинный перевод. С каждым годом алгоритмы NLP становятся все более точными благодаря применению глубокого обучения и больших объемов данных, что способствует улучшению их работы и расширению сферы применения.

Как аудио-технологии влияют на разработку приложений?

Аудио-технологии играют важную роль в создании пользовательских интерфейсов и приложений, способных взаимодействовать с пользователями через голосовые команды. Использование распознавания речи и синтеза речи позволяет разработчикам создавать более доступные и интуитивно понятные решения, которые могут использоваться людьми с различными потребностями.

С помощью аудио-технологий также возможна реализация функций, таких как голосовые помощники (например, Siri или Google Assistant), которые могут выполнять задачи, основываясь на голосовых командах. Это улучшает взаимодействие пользователей с технологиями и расширяет возможности их использования в повседневной жизни.

Какие вызовы стоят перед разработчиками в области NLP?

Одним из основных вызовов, с которыми сталкиваются разработчики NLP, является необходимость понимания и обработки множества языков и акцентов. Учитывая разнообразие языков и диалектов, разработчикам необходимо обучать модели так, чтобы они могли корректно воспринимать и обрабатывать данные, полученные от пользователей по всему миру.

Кроме того, разные культурные контексты могут сильно влиять на восприятие языка, что делает задачу еще более сложной. Необходима постоянная адаптация и обновление алгоритмов, чтобы они могли справляться с меняющимися языковыми паттернами и требованиями пользователей.

Как искусственный интеллект используется в аудио-разработке?

Искусственный интеллект (ИИ) значительно изменил подход к аудио-разработке, позволяя создавать более умные и отзывчивые приложения. Например, алгоритмы глубокого обучения могут использоваться для повышения качества звука, удаления фонового шума или создания подкастов, что значительно повысило уровень профессионализма в этой области.

Также ИИ позволяет автоматизировать процессы распознавания и синтеза речи, что значительно упрощает взаимодействие пользователей с технологиями. В результате компании могут улучшать свои продукты и предлагать более качественные решения, ориентируясь на потребности и предпочтения пользователей.

Каково будущее NLP и аудио-разработки?

Будущее NLP и аудио-разработки выглядит многообещающим. Ожидается, что технологии станут еще более интегрированными в повседневную жизнь, обеспечивая более естественное общение между пользователями и машинами. Применение ИИ будет расширяться, что приведет к более улучшенному взаимодействию и адаптации к индивидуальным потребностям пользователя.

Кроме того, можно ожидать появления новых форматов контента и взаимодействия, таких как виртуальная и дополненная реальность, где NLP и аудио-технологии будут играть ключевую роль. Это откроет новые горизонты для разработчиков, предлагая им возможность экспериментировать и создавать инновационные решения.

Canal de Telegram grokaem себя

grokaem себя (грокаем себя) - это канал в Telegram, созданный молодым разработчиком NLP. Здесь вы найдете небольшую подборку вещей, с которыми я сталкиваюсь во время своего пути как молодой специалист в области естественного языка: математика, глубокое обучение, машинное обучение, Python и истории. Если вы интересуетесь темами NLP, хотите узнать больше о разработке искусственного интеллекта, а также быть в курсе последних тенденций в этой области, то канал grokaem себя идеально подойдет вам. Здесь вы сможете подписаться на увлекательные истории, изучить математические основы, освоить глубокое обучение и машинное обучение на простых и понятных примерах, а также узнать как применять язык программирования Python в вашей работе. Присоединяйтесь к нашему каналу grokaem себя и начните свое погружение в мир искусственного интеллекта прямо сейчас!

Últimas Publicaciones de grokaem себя

Post image

Meta новая модель для оценки аудио

paper
code

Выше я писала о том, что часто я фильтрую и анализирую аудио данные по различным метрикам. Их делят на subjective и objective, где objective больше про технические характеристики, а subjective должна быть похожа на идеальный MOS. Автоматические MOS нужны, так как это позволяет честно сравнивать модели между собой.

Meta попытались решить проблему в эту стороны. Что сделали?

Одну transformer модель для определения 4 метрик:
🐢🐢🐢
1. Product Quality - технические аспекты качества
2. Production Complexity - сколько компонент в аудио
3. Content Enjoyment - аля mos, emotional impact, artistic skills, expression and etc
4. Content Usefulness - сколь подходящий для контента (будешь ли юзать у себя на ютуб канале этот звук)
🐢🐢🐢

Что мне понравилось, так они посмотрели на 2 способа использования метрик (смотрели только PQ - product quality):
- фильтрация данных, которые потом пойдут на обучение
- добавление в промт для description моделей как их AudioBox


И о вау вау, фильтрация проигрывает. Тут сложный саркастический комментарий, так как с одной стороны мы получаем меньше данных с фильтрацией, что объясняет, почему для промта все лучше (у промта не отняли данные). Но фильтрация же даст максимально чистые классные данные! Я бы сказала, что в большом количестве "грязные" данные - это аугментация))

16 Feb, 06:13
1,080
Post image

Ранее я писала о статьях с emergent TTS, вчера защитила постер и мой research output - лучше всех для этих целей flow matching и compositional classifier free guidance. Но drawback - user experience, так как хочется все таки описать просто текстом то, что ты хочешь услышать.

fugatto пост
spiritlm пост
uniaudio пост

notion page с другими статьями

06 Feb, 10:03
1,400
Post image

Так как я за открытый research, прикладываю source записи, чтобы вы также могли их юзать 🦕

22 Jan, 12:09
1,843
Post image

Моя жизнь за последние пару месяцев стала более занятой, менее нервозной и менее продуктивной на посты. Одна из штук, которыми я занималась и занимаюсь - это F5TTS для русского.

Так как париться с красивыми постами (а они когда-то были?) мне не хочется, будут посты более расслабленные и легкие. Вот давайте послушаем новые примеры с нового подхода, который я поставила.

В этот раз это смесь russian и english (total 268h) так как заметила сильный forgetting для английского при обучении чисто на русском.

До этого были эксперименты с IPA и ударениями. Сейчас русский стоит только с ударениями от ruaccent, ударения с пометкой на +. Хочется рассказать о том, как работает расширение, что не так с длинными записями и как сделать condition на source lang != target lang. А также про то, как я собственно проверяю модели, выбираю данные и колдую над генерацией без изменения моделей.

#grokaem_audio

22 Jan, 12:05
1,690