Machine Learning для синтеза и распознавания речи
Привет, друзья!
Вот и осень. А это значит, чуть больше, чем через 3 недели, мы встретимся на Saint HighLoad++ 2022. Во-первых, это красиво — гулять по осеннему Петербургу. Во-вторых — вряд ли где-то ещё в Петербурге вы найдёте столько знаний о высоконагруженных системах. Присоединяйтесь!
Забронировать билет на Saint Highload++ 2022
Мы уже живём в будущем — нейронные сети рисуют картины, учатся понимать и разговаривать. На Saint HighLoad++ мы поговорим об одной из областей применения Machine Learning — о синтезе и распознавании речи. Исключительно с практической точки зрения от тех, кто это уже делает.
Доклады о Machine Learning для синтеза и распознавания речи
В секции три доклада. В докладе «Распознавание речи для субтитров в VK Видео» Виталий Шутов расскажет о том, как внутри устроена технология распознавания речи ВКонтакте. Чем распознавание коротких аудиосообщений отличается от распознавания длинных видео? Что такое речевой домен, какие модели пробовали VK видео. И в целом — как можно использовать опыт VK, чтобы собрать технологию ASR под свои задачи.
Второй доклад — от Павла Алексеева «Эксплуатация голоса в Марусе. С какими проблемами мы столкнулись и при чем тут GPU». Маруся работает на 200 серверах, в которые инсталлировано более тысячи видеокарт. Как ребята используют их?
Третий доклад — от Андрея Чернопятова (SberDevices) про «Нагрузочное тестирование синтеза и распознавания речи в SberDevices». Как тестировать звуковые сервисы? Какие метрики применимы? Что такое «быстрый, но качественный ASR/TTS»? Как подружить скорость и стабильность?
Email-курс для тех, кто только входит в тему высоких нагрузок
Если ваш проект совсем недавно стал высоконагруженным, и вы уже хватаетесь за голову — как масштабироваться дальше, как поддерживать отказоустойчивость — рекомендуем подписаться на курс лекций HighLoad++ Junior. 30 простых и логичных лекций от топовых разработчиков помогут вам понять базовые основы разработки highload-систем. Вы пройдете все этапы от самых общих вещей проектирования до понимания деталей разработки крупных систем и начнёте думать как разработчик высоконагруженных проектов. В итоге ваша стоимость на рынке труда возрастёт минимум на 20%.
Поговорим вот о чём:
• Логика проектирования и архитектура крупных проектов.
• Проблемы нагрузки на базу данных.
• Масштабирование базы данных через шардирование и партиционирование.
• Кеширование, NoSQL, очереди.
• Поиск, Hadoop и бинарные хранилища.
Если вы и так уже всё понимаете про высокие нагрузки, перешлите это письмо менее опытным коллегам. Уверены, ваша команда заработает гораздо эффективнее, если каждый будет понимать основные принципы создания крупных проектов.
