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오디오 딥 러닝 (DLA)

매주 강의 및 세미나 자료는 ./week* 폴더에 있습니다. 재료 및 지침은 README.md 참조하십시오.
모든 기술적 문제, 아이디어, 코스 자료의 버그, 기여 아이디어 - 문제 추가
코스의 현재 버전은 2024 년 가을 HSE 교수진에서 수행됩니다.

이전 버전의 경우 과거 버전 섹션을 참조하십시오.

강의 계획서

Week01 과정 소개
- 강의 : 코스 소개
- 세미나 : 실험 추적, Hydra , Git , VS code
- 자체 학습 : PyTorch 소개
Week02 디지털 신호 처리 소개
- 강의 : 신호, 푸리에 변환, 스펙트로 그램, Melscale, MFCC
- 세미나 : 실제로 DSP, 스펙트로 그램 생성, IRF, 주파수 필터링
Week03 음성 인식 i
- 강의 : 메트릭, 데이터 세트, 연결주의 시간 분류 (CTC), 클래식 모델, 빔 검색, 언어 모델
- 세미나 : 오디오 증강, 빔 검색
- Q & A 세션 : 숙제 토론, R & D 코딩 팁
Week04 음성 인식 II
- 강의 : LAS, RNN-T, RNN-T 및 LAS 용 언어 모델
- 세미나 : 하이브리드 RNN-T 및 CTC 모델 교육 및 추론
Week05 게스트 강의. 음성 인식 III 및 오디오 SSL
- 강의 : 오디오, 오디오 LLM을위한 자체 감독 모델
주 06 소스 분리 i
- 강의 : 일반 소스 분리 및 비노 이스, 인코더-디코더-전환기 아키텍처, Demucs Family, DCCRN, FullSubnet+, Bandsplitrnn의 검토
- 세미나 : 메트릭
Week07 소스 분리 II
- 강의 : 음성 분리, 맹인 및 대상 분리, 재발 (Tasnet, DPRNN, VoiceFilter) 및 CNN (Convtasnet, SPEX+)
- 세미나 : Wienerfilter, Sincfilter 및 Demucs; 스트리밍 처리 및 성능 지표
Week08 시청각 딥 러닝
- 강의 : 시청각 융합, 소스 분리, 음성 인식 및 자체 감독 모델. WAV2LIP 및 SADTALKER (Talking Face)
- Q & A : 프로젝트 및 Slurm 토론
- 추가 세미나 : 자신만의 지능형 음성 어시스턴트를 만드십시오
Week09 Text to Speech (TTS)
- 강의 : Tacotron, Deepvoice, GST, Fastspeech, Adaspeech, 관심 트릭
- 세미나 : 연기
Week10 Neural Vocoders
- 강의 : Wavenet, Parallic Wavegan, Waveglow, Melgan, Hifigan
- 세미나 : FastSpeech I, TTS 파이프 라인 : 텍스트에서 오디오로
Week11 확산 기반 TT
- 강의 : 확산 개념. 확산 보구 및 확산 음향 모델.
Week12 음성 생체 측정 i
- 강의 : 소개. 반향. 기록 및 합성 음성 탐지에 대한 CMS (LCNN, Rawnet2, Aasist). GNNS
- 세미나 : AsvSpoof, Sinc-Layer, GNN
Week13 음성 생체 측정 II
- 게스트 강의 : Kolmogorov-Arnold Networks (Kans), Aasist3, ASVSPOOF5
- 강의 : ASV 시스템. SASV 시스템. 스트리밍
음악을위한 Week14 AI
- 강의 : 작업 개요, 음악 정보 검색, 음악 생성