Анализ и распознавание аудио

Финальный модуль направления «Речь и аудио»: распознавание музыки по отпечатку (Shazam-подход), диаризация спикеров, аудио-тегирование и классификация звуковых событий, а также итоговое обобщение всего направления — востребованные профессии и маршруты дальнейшего изучения.

← Назад к направлению
⏱ 55 мин 📖 4 теорий 📝 1 кейсов

📚 Микро-теория

Аудио-тегирование и классификация

Environmental sounds, sound event detection (SED), датасеты UrbanSound и ESC-50, CNN на спектрограммах.

13 мин

Диаризация: кто и когда говорит

Сегментация речи, кластеризация спикеров, VAD (voice activity detection) и обработка перекрытий (overlap handling).

13 мин

M13: итог — от сигнала к пониманию

Recap всего направления «Речь и аудио»: связь модулей, востребованные профессии и что изучать дальше.

12 мин

Shazam: как работает распознавание музыки

Audio fingerprinting: constellation map пиков спектрограммы, хеширование пар точек, поиск по базе и робастность к шуму.

14 мин

🎯 Практические кейсы

Мини-fingerprinting: поиск аудио-фрагмента
Средний ⏱ 30 мин
fingerprint Shazam numpy

🧠 Проверь себя

💬 Чат с наставником

Привет! 👋

Я помогу тебе освоить ИИ-компетенции. С чего начнём?