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Hugging Face Audio Course的中文版。这门课程是关于如何使用Transformers进行音频处理。Transformers是一种功能强大且多用途的深度学习架构,已在多个任务中取得了最先进的成果,包括自然语言处理、计算机视觉,以及最近的音频处理。
课程结构分为几个单元,涵盖不同的主题:
学习处理音频数据的具体方法,包括音频处理技术和数据准备。
了解音频应用,学习如何使用Transformers处理不同任务,如音频分类和语音识别。 探索音频Transformers架构,了解它们的不同之处及适用任务。 学习构建自己的音乐流派分类器。 深入语音识别,构建转录会议记录的模型。 学习如何从文本生成语音。 学习如何用Transformers构建真实世界的音频应用程序。 每个单元都包括理论部分,帮助你深入理解底层概念和技术。课程中还提供测验来测试你的知识并加强学习。有些章节还包括实践练习,让你有机会应用所学的知识。
这个课程适合有深度学习背景并且对Transformers有基本了解的学习者。不要求音频数据处理的专业知识。
AI语音技术已成为当今技术领域的热点,其流行程度和应用范围正在迅速扩大。这种技术不仅在智能助手、客户服务和家庭自动化系统中得到广泛应用,还在医疗、教育、娱乐等行业中扮演着重要角色。随着技术的进步,AI语音技术变得越来越智能,能够理解、生成和转换语音,以及执行复杂的语言处理任务。此外,随着人们对便捷和无接触交互方式需求的增加,AI语音技术的流行程度预计将持续增长。
目前国内部分视频平台确实有诸如”5分钟拥有你自己的AI语音助手“这样的应用开发教程,但过于碎片化,也缺少前置知识的铺垫。国外有一些比较优质的网课CS224S,但现在已经不再开设。而Hugging Face的这一教程非常适合有深度学习基础但对语音不甚了解的学习者。
这门语音课程的亮点包括:
Transformer技术的深入探索:课程专注于Transformer在音频处理中的应用,包括语音识别、音频分类和文本到语音等任务。
实用案例学习:涵盖了构建音乐流派分类器、转录会议记录的模型等实际应用,提供了学习理论与实践相结合的机会。
面向多层次学习者:课程旨在适合具有深度学习背景的学习者,无需音频数据处理的专业知识。
全面的课程结构:从音频数据的基础处理到构建复杂的音频应用,课程结构全面,覆盖音频Transformer领域的多个关键方面。
在1月底完成初版翻译和在线文档部署
在翻译工作完成之后,考虑添加Whisper等语音大模型的使用,进一步完善教程。
@YikunHan42 韩颐堃 微信:Sherry___42
hugging-audio
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7天内无反对意见则默认立项通过
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项目简介
Hugging Face Audio Course的中文版。这门课程是关于如何使用Transformers进行音频处理。Transformers是一种功能强大且多用途的深度学习架构,已在多个任务中取得了最先进的成果,包括自然语言处理、计算机视觉,以及最近的音频处理。
课程结构分为几个单元,涵盖不同的主题:
学习处理音频数据的具体方法,包括音频处理技术和数据准备。
这个课程适合有深度学习背景并且对Transformers有基本了解的学习者。不要求音频数据处理的专业知识。
立项理由
AI语音技术已成为当今技术领域的热点,其流行程度和应用范围正在迅速扩大。这种技术不仅在智能助手、客户服务和家庭自动化系统中得到广泛应用,还在医疗、教育、娱乐等行业中扮演着重要角色。随着技术的进步,AI语音技术变得越来越智能,能够理解、生成和转换语音,以及执行复杂的语言处理任务。此外,随着人们对便捷和无接触交互方式需求的增加,AI语音技术的流行程度预计将持续增长。
目前国内部分视频平台确实有诸如”5分钟拥有你自己的AI语音助手“这样的应用开发教程,但过于碎片化,也缺少前置知识的铺垫。国外有一些比较优质的网课CS224S,但现在已经不再开设。而Hugging Face的这一教程非常适合有深度学习基础但对语音不甚了解的学习者。
项目受众
项目亮点
这门语音课程的亮点包括:
Transformer技术的深入探索:课程专注于Transformer在音频处理中的应用,包括语音识别、音频分类和文本到语音等任务。
实用案例学习:涵盖了构建音乐流派分类器、转录会议记录的模型等实际应用,提供了学习理论与实践相结合的机会。
面向多层次学习者:课程旨在适合具有深度学习背景的学习者,无需音频数据处理的专业知识。
全面的课程结构:从音频数据的基础处理到构建复杂的音频应用,课程结构全面,覆盖音频Transformer领域的多个关键方面。
项目规划
目录
时间安排
在1月底完成初版翻译和在线文档部署
后续考虑
在翻译工作完成之后,考虑添加Whisper等语音大模型的使用,进一步完善教程。
项目负责人
@YikunHan42 韩颐堃
微信:Sherry___42
样章
hugging-audio
项目地址
hugging-audio
备注:发起立项申请后DOPMC成员将会在7天内给出审核意见,若7天内无反对意见则默认立项通过~
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