Курс на Stepik
Обложка курса «Deep Learning (Speech, весна 2026)» на Stepik
Бесплатно

Deep Learning (Speech, весна 2026) ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Этот курс посвящен современным методам обработки звука и речи (Speech Processing) с использованием машинного обучения. Курс состоит из лекций, практических семинаров и домашних заданий. В течение курса вам предстоит интенсивная практическая работа, а в конце — финальный проект, где вы сможете применить полученные знания.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Deep Learning (Speech, весна 2026)»Учеников на курсе 1 372
Сертификаты, выданные на курсе «Deep Learning (Speech, весна 2026)»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Deep Learning (Speech, весна 2026)»Отзывов получено 4
Рейтинг курса «Deep Learning (Speech, весна 2026)»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Deep Learning (Speech, весна 2026)»Количество уроков 36
Тесты в курсе «Deep Learning (Speech, весна 2026)»Количество квизов 15
Задачи с кодом в курсе «Deep Learning (Speech, весна 2026)»Количество задач с кодом 14
Время прохождения курса «Deep Learning (Speech, весна 2026)»Время прохождения курса —
Обновления курса «Deep Learning (Speech, весна 2026)»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Deep Learning (Speech, весна 2026)»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Deep Learning (Speech, весна 2026)»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Deep Learning (Speech, весна 2026)» 24 раздела Уроки в курсе «Deep Learning (Speech, весна 2026)» 36 уроков Тесты в курсе «Deep Learning (Speech, весна 2026)» 15 тестов Задачи в курсе «Deep Learning (Speech, весна 2026)» 14 задач Время прохождения курса «Deep Learning (Speech, весна 2026)» 1 ч. Последнее обновление курса «Deep Learning (Speech, весна 2026)» обн. 13 сентября 2026

Организационная информация

2 урока
1. О курсе ↗
2. Дополнительные материалы ↗

Введение в аудио

2 урока
1. Лекция. Waveforms - первое представление звука. ↗
2. Семинар. Введение в библиотеки для звука: librosa, torchaudio ↗

Домашнее задание. Sound Classification

1 урок
1. Домашнее задание. Sound Classification ↗

Spectrograms

2 урока
1. Лекция. Спектрограммы. ↗
2. Семинар. ↗

Домашнее задание.Beyond the Fundamental: A Spectral Adventure

1 урок
1. Домашнее задание ↗

SSL

2 урока
1. Лекция. SSL ↗
2. Семинар. SSL ↗

Домашнее задание. SSL

1 урок
1. Домашнее задание. SSL ↗

Кодеки

2 урока
1. Лекция. Аудио кодеки ↗
2. Семинар. Аудио кодеки ↗

Распознавание речи

2 урока
1. Лекция. Распознавание речи ↗
2. Семинар. Распознавание речи ↗

Распознавание часть 2

2 урока
1. Лекция. Распознавание речи, часть 2 ↗
2. Семинар. Распознавание речи, часть 2. ↗

Домашнее задание

1 урок
1. Домашнее задание. Распознавание речи. ↗

Основы генерации речи

2 урока
1. Лекция. Основы генерации речи, часть 1 ↗
2. Семинар. Основы генерации речи, часть 1 ↗

Основы генерации речи, современные подходы

2 урока
1. Лекция. Основы генерации речи, современные подходы ↗
2. Семинар. Основы генерации речи, современные подходы ↗

Домашнее задание. Основы генерации речи

1 урок
1. Домашнее задание ↗

Дипфейки и их детекция

2 урока
1. Лекция. Дипфейки и их детекция ↗
2. Семинар. Дипфейки и их детекция ↗

Домашнее задание. Дипфейки и их детекция

1 урок
1. Домашнее задание. Дипфейки и их детекция ↗

Voice Assistant Pipeline. Keyword & Endpoint Detection.

2 урока
1. Лекция. Voice Assistant Pipeline. Keyword & Endpoint Detection. ↗
2. Семинар. Voice Assistant Pipeline. Keyword & Endpoint Detection. ↗

Домашнее задание. Voice Assistant Pipeline

1 урок
1. Домашнее задание. Voice Assistant Pipeline ↗

Low-resource языки и non-English языки.

2 урока
1. Лекция. Low-resource языки и non-English языки. ↗
2. Семинар. Low-resource языки и non-English языки. ↗

Домашнее задание. Low-resource языки и non-English языки.

1 урок
1. Домашнее задание. Low-resource языки и non-English языки. ↗

Speech LLMs: Audio-Conditioned Models

2 урока
1. Лекция. Speech LLMs: Audio-Conditioned Models ↗
2. Семинар. Speech LLMs: Audio-Conditioned Models ↗

Домашнее задание. LLM

1 урок
1. Домашнее задание. LLM ↗

Модуль для дополнительных баллов

1 урок
1. Урок для дополнительных баллов ↗

Итоговый проект

1 урок
1. Итоговый проект. Описание и форма сдачи ↗