Обрабатывать аудио
Готовить датасеты и строить конвейеры цифровой обработки звука.
Аудиоанализ, распознавание и генерация речи
Курс для специалистов с опытом ML: обработка аудио, распознавание и синтез речи, речевые модели и оптимизация их применения.
Курс в деталях
- Школа
- Яндекс Практикум
- Формат
- Онлайн
- Длительность
- 3 месяцаСрок по карточке и каталогу школы.
- Уровень входа
- Практикам, Опытным
Кому подойдёт курс
| Кому подойдёт | Чем поможет курс |
|---|---|
| ML-инженерам | Освоить построение и применение моделей для обработки речи. |
| Специалистам Data Science | Разобраться в работе с аудиоданными и современными речевыми моделями. |
Чему вы научитесь
Распознавать и синтезировать речь
Работать с моделями ASR и TTS, дообучать речевые модели.
Применять модели
Оптимизировать инференс и собирать голосовой сервис.
Что входит в курс
Практические задания
Задания для применения изученного материала и отработки навыков. Четыре проекта с обратной связью, облачные ресурсы и GPU.
Консультации
Разбор вопросов по обучению и изучаемым темам со специалистом. Наставники проводят воркшопы и помогают в чате; ревьюеры проверяют проекты.
Учебные материалы
Материалы для изучения и повторения тем курса: пояснения, конспекты и справочная информация. Интерактивная платформа и учебные материалы.
Программа курса
Темы и разделы, которые входят в программу обучения.
01Аудиоанализ на практике
Раздел: Программа курса
Бесплатное знакомство с преобразованием аудио и распознаванием речи.
02Цифровая обработка аудио и классические модели классификации
Обработка аудиосигнала, признаки и классические модели; проект конвейера обработки.
03Распознавание речи: классические CTC- и трансформерные модели
Подготовка данных, CTC и трансформеры для распознавания речи.
04SSL-модели и большие речевые модели
Самообучение, Wav2vec и HuBERT; проект дообучения речевой модели.
05Синтез речи и управление характеристиками голоса
Синтез речи, вокодеры и управление характеристиками голоса; проект TTS.
06Инференс и оптимизация аудиомоделей для RAG
Оптимизация и инференс аудиомоделей; проект голосового сервиса.
07Фундаментальные основы Deep LearningДополнение в расширенной программе аудиоречевых технологий
В расширенной программе «Инженер по глубокому обучению нейросетей: аудиоречевые технологии»: основы Deep Learning и проект.
08От рекуррентных нейронных сетей (RNN) к трансформерамДополнение в расширенной программе аудиоречевых технологий
В расширенной программе: рекуррентные сети, внимание, трансформеры и проект.
09Свёрточные нейронные сети (CNN): от основ до продвинутых методовДополнение в расширенной программе аудиоречевых технологий
В расширенной программе: свёрточные сети, transfer learning и проект.
10Предобработка данных для моделей глубокого обучения (NLP, CV и Audio Analysis)Дополнение в расширенной программе аудиоречевых технологий
В расширенной программе: подготовка текстов, изображений и аудио, мультимодальный проект.
Практика и проекты
Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.
Четыре проекта
Практика по обработке аудио, речевым моделям, синтезу и голосовому сервису с обратной связью эксперта.
Инфраструктура
Школа предоставляет виртуальные машины с GPU и хранилище S3 для практики.
Профессии, навыки и инструменты
Профессии
Профессии, с задачами которых знакомит программа курса.
Навыки
Навыки, на развитие которых направлена программа курса.
Программы и сервисы
Инструменты и методы по материалам школы; состав может зависеть от тарифа.
Эксперты программы
Состав экспертов и их участие в конкретной группе уточняйте у школы.
Антон Моргунов
Автор. CV Engineer в IT‑компании
Александр Иванов
Автор. ML‑инженер в бигтехе
Руслан Калимуллин
Автор. ML‑инженер в Huawei
Даниил Вяжев
Автор. Мидл DL/ML‑инженер в НБКИ
Кирилл Бобылев
Автор. Senior Data Scientist в бигтехе
Станислав Жбанников
Автор. NLP‑инженер в сфере GenAI
Яна Петрова
Автор. Преподаватель Deep Learning в университете
Артур Мутолапов
Автор. ML‑инженер в бигтехе
Павел Кройчук
Наставник. Senior ML‑инженер в e‑commerce
Кирилл Талалаев
Наставник. Senior Data Scientist в бигтехе
Артём Носенко
Ревьюер. Тимлид в крупном банке
Документ об обучении
Удостоверение
Школа указывает этот вид документа.
После завершения курса и успешного итогового проекта при наличии среднего профессионального или высшего образования.
Сертификат о прохождении курса
Школа указывает этот вид документа.
Формат: electronic. После завершения курса и итогового проекта без среднего профессионального или высшего образования; электронный формат.
Стоимость и условия оплаты
- Стоимость обучения
- 66 400 ₽Данные от 03.11.2026. Актуальная цена и состав тарифа — на сайте школы. На 3 ноября 2026 года школа указывала 66 400 ₽ одним платежом или от 2 711 ₽ в месяц на 36 месяцев. Актуальные условия уточняйте у школы.
- Ежемесячный платёж
- от 2 711 ₽ / мес.Срок оплаты: 36 мес. Условия договора уточняйте в школе.
Частые вопросы
Какая подготовка нужна?
Опыт Python и ООП, анализа данных, классического ML и нейросетей, базовые знания математического анализа и линейной алгебры.
Сколько длится курс?
Три месяца.
Какая практика предусмотрена?
Четыре проекта с обратной связью; для заданий предоставляются GPU и хранилище S3.
Что входит в расширенную программу?
Вариант «Инженер по глубокому обучению нейросетей: аудиоречевые технологии» добавляет четыре модуля и проекта по основам глубокого обучения.
Какой документ выдают?
После завершения курса и итогового проекта при среднем профессиональном или высшем образовании — удостоверение о повышении квалификации; без него — электронный сертификат. В расширенной программе школа указывает диплом при соответствующем образовании.
Есть ли помощь с трудоустройством?
На курсе она не предусмотрена; вопросы о карьерном развитии можно задать поддержке школы.
Записаться на курс
Перейдите на сайт Яндекс Практикум, чтобы узнать условия обучения на курсе «Аудиоанализ, распознавание и генерация речи».
На сайт школыПохожие курсы
Другие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.
GeekBrainsData Scientist
Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена работе с данными и основам машинного обучения. После базы школа предлагает выбрать направление; описание вариантов в программе и FAQ различается.
Цена на сайте
Стоимость курса
Яндекс ПрактикумML-инженер с опытом
Курс Яндекс Практикума для специалистов с начальным опытом машинного обучения. За четыре месяца программа проводит через подготовку данных, обучение модели, развёртывание сервиса и мониторинг.
116 000 ₽
Стоимость курса
от 4 736 ₽ / мес. на 36 мес.
KARPOV.COURSESDeep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)
Онлайн-курс по глубокому обучению для знакомых с Python и машинным обучением. Здесь представлены базовая программа и выбранный трек NLP для работы с текстом.
93 450 ₽
Стоимость курса
Что важно знать о курсе «Аудиоанализ, распознавание и генерация речи»
Сверьте свой опыт Python, машинного обучения и математики с требованиями школы.
Оцените проекты по распознаванию и синтезу речи и доступ к GPU.
Если нужен дополнительный блок по глубокому обучению, изучите расширенную программу.
Что посмотреть дальше
Яндекс Практикум
Познакомьтесь со школой Яндекс Практикум, её программами и условиями обучения.
ОткрытьКурсы Яндекс Практикум
Сравните курсы Яндекс Практикум по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.
ОткрытьВсе курсы
Сравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.
Открыть