Создание нейросети для распознавания речи на Python

Проект направлен на разработку системы распознавания речи с использованием библиотеки PyTorch. Целью является создание нейросети, способной интерпретировать разговорную речь и преобразовывать ее в текст. Это упростит взаимодействие человека и машины. В рамках работы будет разработан голосовой помощник, который сможет оптимизировать рабочие процессы и классифицировать звонки. Статья подробно рассмотрит основные этапы создания такой системы, включая разработку алгоритмов, настройку параметров и тестирование модели. Это даст возможность повысить практические навыки студентов в области машинного обучения и разработки программного обеспечения, а также понимание принципов работы современных технологий распознавания речи.

Идея

Создание голосового помощника, который сможет выполнять команды и обрабатывать звонки на основе произнесенной речи.

Продукт

Документация проекта, код нейросети, результаты тестирования, программный продукт (голосовой помощник).

Проблема

Проблема недостаточного взаимодействия между человеком и машиной, в частности, в области распознавания речи.

Актуальность

Актуальность проекта заключается в постоянном росте интереса к технологиям распознавания речи и их применению в повседневной жизни.

Цель

Разработка нейросети для эффективного распознавания речи.

Задачи

1. Изучить основы работы нейросетей и алгоритмы распознавания речи. 2. Реализовать модель на PyTorch для обработки звуковых данных. 3. Провести тестирование модели на реальных примерах. 4. Оптимизировать алгоритмы для повышения точности распознавания.

Ресурсы

Время: 3 месяца; Материальные: доступ к компьютеру с установленной библиотекой PyTorch, звуковое оборудование для записи голосовых данных.

Роли в проекте

Студент, научный руководитель, программист, тестировщик

Целевая аудитория

Студенты, исследователи, разработчики, специалисты в области ИТ

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО