На пути к полной жизни: Онлайн-синтез речи для людей с неврологическими нарушениями
Многие люди теряют возможность поддерживать собственную независимость, вести активную социальную жизнь и просто взаимодействовать с окружающей средой, в связи с серьезными неврологическими заболеваниями.
Болезни и состояния, такие как БАС, инсульт, церебральный паралич, множественный склероз, болезнь Паркинсона, последствия черепно-мозговых травм, дистония, могут привести к частичной или полной потере способности к самостоятельному передвижению, речи и выполнению повседневных задач. Восстановить эти функции очень сложно, а в некоторых случаях вовсе невозможно.
Над этой проблемой работают многие исследователи, борясь за улучшение уровня жизни для таких пациентов.
В данной статье я расскажу о тестировании возможности применения технологии имплантируемого интерфейса “мозг-компьютер” (brain–computer interface) для онлайн-синтеза речи с использованием активности мозга, регистрируемой внутричерепными электродами, чтобы проложить путь к новым коммуникационным возможностям для людей, потерявших способность говорить.
Приятного прочтения! Читать далее
#машинное_обучение #rnn #здоровье #здравоохранение #речь #речевые_технологии #нейроинтерфейсы #инсульт #бас #неврология | @habr_ai
Многие люди теряют возможность поддерживать собственную независимость, вести активную социальную жизнь и просто взаимодействовать с окружающей средой, в связи с серьезными неврологическими заболеваниями.
Болезни и состояния, такие как БАС, инсульт, церебральный паралич, множественный склероз, болезнь Паркинсона, последствия черепно-мозговых травм, дистония, могут привести к частичной или полной потере способности к самостоятельному передвижению, речи и выполнению повседневных задач. Восстановить эти функции очень сложно, а в некоторых случаях вовсе невозможно.
Над этой проблемой работают многие исследователи, борясь за улучшение уровня жизни для таких пациентов.
В данной статье я расскажу о тестировании возможности применения технологии имплантируемого интерфейса “мозг-компьютер” (brain–computer interface) для онлайн-синтеза речи с использованием активности мозга, регистрируемой внутричерепными электродами, чтобы проложить путь к новым коммуникационным возможностям для людей, потерявших способность говорить.
Приятного прочтения! Читать далее
#машинное_обучение #rnn #здоровье #здравоохранение #речь #речевые_технологии #нейроинтерфейсы #инсульт #бас #неврология | @habr_ai
Хабр
На пути к полной жизни: Онлайн-синтез речи для людей с неврологическими нарушениями
Многие люди теряют возможность поддерживать собственную независимость, вести активную социальную жизнь и просто взаимодействовать с окружающей средой, в связи с серьезными неврологическими...
ИИ-го-го или как AI-стартапу с TTS сэкономить копеечку: синтез речи из палок и веток для low-resource языков
Идущие майские учат нас, что шашлык сам себя не пожарит…но это лишь до поры до времени – не далек тот час, когда ИИ автоматизация наверняка придет и сюда! Но пока светлое будущее еще не наступило, поэтому давайте поговорим … о котиках о лошадках 🐴
Слышали ли вы, как скачет конь по монгольской степи? Если нет, то в этой статье мы исправим это упущение и расскажем, как за 'недорого' натренировать облегчённую TTS (Time-to-speech) модель для воспроизведения речи на монгольском языке, очень непривычно звучащим для русского уха и практически непроизносимом для языка 🚑
тыг-дык-тыг-дык… тыг-дык-тыг-дык…ии-го-го … Примерно такого аудио ряда мы ждем на выходе у нашего эксперимента... Чтобы узнать, как мы дошли до такой жизни, что у нас в итого получилось и насколько оно бьется с ожиданиями, поскакали под кат! 😜🚀
Поскакать
#stt #tts #text_to_speech #speech_to_text #монголия #tacotron_2 #cnn #rnn #low_resource_languages | @habr_ai
Идущие майские учат нас, что шашлык сам себя не пожарит…но это лишь до поры до времени – не далек тот час, когда ИИ автоматизация наверняка придет и сюда! Но пока светлое будущее еще не наступило, поэтому давайте поговорим … о котиках о лошадках 🐴
Слышали ли вы, как скачет конь по монгольской степи? Если нет, то в этой статье мы исправим это упущение и расскажем, как за 'недорого' натренировать облегчённую TTS (Time-to-speech) модель для воспроизведения речи на монгольском языке, очень непривычно звучащим для русского уха и практически непроизносимом для языка 🚑
тыг-дык-тыг-дык… тыг-дык-тыг-дык…ии-го-го … Примерно такого аудио ряда мы ждем на выходе у нашего эксперимента... Чтобы узнать, как мы дошли до такой жизни, что у нас в итого получилось и насколько оно бьется с ожиданиями, поскакали под кат! 😜🚀
Поскакать
#stt #tts #text_to_speech #speech_to_text #монголия #tacotron_2 #cnn #rnn #low_resource_languages | @habr_ai
Хабр
Как AI-стартапу сэкономить копеечку: синтез речи из палок и веток для low-resource языков
Как учат нас майские, шашлык сам себя не пожарит…но это лишь до поры до времени и не далек тот час, когда ИИ автоматизация наверняка придет и сюда! Но пока светлое будущее еще не наступило, поэтому...
Исследование и оптимизации RNN
В этой статье я буду анализировать и улучшать ATR, LRN, LSTM, GRU в задаче генерации текста. Обучать их я буду на классике Достоевского. Он первый под руку попался.
Читать далее
#rnn #lstm #gru #atr #lrn #оптимизация #улучшения #исследование #python #машинное_обучение | @habr_ai
В этой статье я буду анализировать и улучшать ATR, LRN, LSTM, GRU в задаче генерации текста. Обучать их я буду на классике Достоевского. Он первый под руку попался.
Читать далее
#rnn #lstm #gru #atr #lrn #оптимизация #улучшения #исследование #python #машинное_обучение | @habr_ai
Хабр
Исследование и оптимизации RNN
Поскольку я не профессионал, буду использовать свои находки и предположения. И никакой математики. В этой статье я буду анализировать и улучшать ATR, LRN, LSTM, GRU в задаче генерации...
Продолжение исследования RNN
С прошлой статьи я внёс несколько изменений:
1. Планировщик был сломан и не изменял скорость. Починил.
2. Остаточное соединение через умножение.
3. WindowedDense для выходной проекции.
4. Добавил clipnorm 1, cutoff_rate 0.4
Как обычно это всё добавляет стабильности и 1% точности.
WindowedDense по неизвестной мне причине добавляет SMR стабильность.
Читать далее
#rnn #lstm #gru #slr #smr #msmr #tensorflow #python #transformer #исследование | @habr_ai
С прошлой статьи я внёс несколько изменений:
1. Планировщик был сломан и не изменял скорость. Починил.
2. Остаточное соединение через умножение.
3. WindowedDense для выходной проекции.
4. Добавил clipnorm 1, cutoff_rate 0.4
Как обычно это всё добавляет стабильности и 1% точности.
WindowedDense по неизвестной мне причине добавляет SMR стабильность.
Читать далее
#rnn #lstm #gru #slr #smr #msmr #tensorflow #python #transformer #исследование | @habr_ai
Хабр
Продолжение исследования RNN
С прошлой статьи я внёс несколько изменений: 1. Планировщик был сломан и не изменял скорость. Починил. 2. Остаточное соединение через умножение. 3. WindowedDense для выходной проекции. 4. Добавил...
[Перевод] Deep Learning в иллюстрациях: Рекуррентные нейронные сети
Рад приветствовать вас в очередной части нашего иллюстрированного погружения в Deep Learning! Сегодня мы будем разбираться в рекуррентных нейронных сетях. Мы будем обсуждать уже хорошо знакомые нам понятия, такие как входы, выходы и функции активации, но с неожиданным сюжетным поворотом.
Читать далее
#deep_learning #рекуррентные_нейронные_сети #машинное_обучение #rnn | @habr_ai
Рад приветствовать вас в очередной части нашего иллюстрированного погружения в Deep Learning! Сегодня мы будем разбираться в рекуррентных нейронных сетях. Мы будем обсуждать уже хорошо знакомые нам понятия, такие как входы, выходы и функции активации, но с неожиданным сюжетным поворотом.
Читать далее
#deep_learning #рекуррентные_нейронные_сети #машинное_обучение #rnn | @habr_ai
Хабр
Deep Learning в иллюстрациях: Рекуррентные нейронные сети
Наглядное руководство по внутреннему устройству рекуррентных нейронных сетей и функции активации Softmax Рад приветствовать вас в очередной части нашего иллюстрированного погружения в Deep...
Нейросетевой подход для классификации событий отслеживаемых сверхширокополосным радаром
В данной статье речь пойдёт о том, как используя разные архитектуры нейронных сетей классифицировать данные полученные со сверхширокополосного радара " XETHRU by NOVELDA X4M02 290056-010 ". Моя работа основана на публикации " UWB-gestures, a public dataset of dynamic hand gestures acquired using impulse radar sensors " в которой подробно рассмотрена задача классификации человеческих жестов заснятых на сверхширокополосный радар при помощи свёрточной нейронной сети. Авторы оригинальной статьи выложили весь датасет собранный ими в открытый доступ, благодаря чему у меня появилась возможность воспроизвести их результат, а так же превзойти его применив архитектуры рекуррентных нейронных сетей и трансформеров.
Оригинальная статья:
https://www.researchgate.net/publication/350811193_UWB-gestures_a_public_dataset_of_dynamic_hand_gestures_acquired_using_impulse_radar_sensors https://www.nature.com/articles/s41597-021-00876-0
Данные:
https://figshare.com/articles/dataset/A_Public_Dataset_of_Dynamic_Hand-gestures_Acquired_using_Impulse-radar_sensors_/12652592
Мой GitHub с кодом:
https://github.com/DenissStepanjuk/UWB-Gestures-classification-with-Neural-Networks
Ознакомиться.
#rnn #attention #cnn #uwb #сшп #сверхширокополосная_радиолокация #трансформеры #искусственный_интеллект #радарные_датчики #радар | @habr_ai
В данной статье речь пойдёт о том, как используя разные архитектуры нейронных сетей классифицировать данные полученные со сверхширокополосного радара " XETHRU by NOVELDA X4M02 290056-010 ". Моя работа основана на публикации " UWB-gestures, a public dataset of dynamic hand gestures acquired using impulse radar sensors " в которой подробно рассмотрена задача классификации человеческих жестов заснятых на сверхширокополосный радар при помощи свёрточной нейронной сети. Авторы оригинальной статьи выложили весь датасет собранный ими в открытый доступ, благодаря чему у меня появилась возможность воспроизвести их результат, а так же превзойти его применив архитектуры рекуррентных нейронных сетей и трансформеров.
Оригинальная статья:
https://www.researchgate.net/publication/350811193_UWB-gestures_a_public_dataset_of_dynamic_hand_gestures_acquired_using_impulse_radar_sensors https://www.nature.com/articles/s41597-021-00876-0
Данные:
https://figshare.com/articles/dataset/A_Public_Dataset_of_Dynamic_Hand-gestures_Acquired_using_Impulse-radar_sensors_/12652592
Мой GitHub с кодом:
https://github.com/DenissStepanjuk/UWB-Gestures-classification-with-Neural-Networks
Ознакомиться.
#rnn #attention #cnn #uwb #сшп #сверхширокополосная_радиолокация #трансформеры #искусственный_интеллект #радарные_датчики #радар | @habr_ai
Хабр
Нейросетевой подход для классификации событий отслеживаемых сверхширокополосным радаром
В данной статье речь пойдёт о том, как используя разные архитектуры нейронных сетей классифицировать данные полученные со сверхширокополосного радара " XETHRU by NOVELDA X4M02 290056-010 " . Моя...
Основы глубокого обучения. Часть 4: Рекуррентный слой. Теория и реализация на torch
Очередной туториал по рекуррентному слою. Эта статья для новичков. Изначально хотел сделать на собственной реализации autograd, но в этом нужно дополнительно разбираться, там много нюансов. Да и не думаю, что это кому-то нужно, поэтому сделал всё-таки на torch. Читать далее
#рекуррентная_нейронная_сеть #рекуррентный_слой #rnn #lstm #основы_глубокого_обучения | @habr_ai
Очередной туториал по рекуррентному слою. Эта статья для новичков. Изначально хотел сделать на собственной реализации autograd, но в этом нужно дополнительно разбираться, там много нюансов. Да и не думаю, что это кому-то нужно, поэтому сделал всё-таки на torch. Читать далее
#рекуррентная_нейронная_сеть #рекуррентный_слой #rnn #lstm #основы_глубокого_обучения | @habr_ai
Хабр
Основы глубокого обучения. Часть 4: Рекуррентный слой. Теория и реализация на torch
Введение Рекуррентные нейронные сети (RNN) являются мощным инструментом в глубоком обучении для обработки и анализа последовательных данных. RNN в глубоком обучении является ключевым компонентом в...
Предсказываем отток с помощью нейросети
Проблема предсказания оттока клиентов — одна из самых распространенных в практике Data Science (так теперь называется применение статистики и машинного обучения к бизнес-задачам, уже все знают?). Проблема достаточно универсальна: она актуальна для многих отраслей — телеком, банки, игры, стриминг-сервисы, ритейл и пр. Необходимость ее решения довольно легко обосновать с экономической точки зрения: есть куча статей в бизнес-журналах о том, что привлечь нового клиента в N раз дороже, чем удержать старого. И ее базовая постановка проста для понимания так, что на ее примере часто объясняют основы машинного обучения.
Для нас в Plarium-South, как и для любой игровой компании, эта проблема также актуальна. Мы прошли длинный путь через разные постановки и модели и пришли к достаточно оригинальному, на наш взгляд, решению. Все ли так просто, как кажется, как правильно определить отток и зачем тут нейросеть, расскажем под катом. Читать дальше →
#data_science #big_data #нейросеть #data_engineering #rnn #python #machine_learning #churn #churn_prediction | @habr_ai
Проблема предсказания оттока клиентов — одна из самых распространенных в практике Data Science (так теперь называется применение статистики и машинного обучения к бизнес-задачам, уже все знают?). Проблема достаточно универсальна: она актуальна для многих отраслей — телеком, банки, игры, стриминг-сервисы, ритейл и пр. Необходимость ее решения довольно легко обосновать с экономической точки зрения: есть куча статей в бизнес-журналах о том, что привлечь нового клиента в N раз дороже, чем удержать старого. И ее базовая постановка проста для понимания так, что на ее примере часто объясняют основы машинного обучения.
Для нас в Plarium-South, как и для любой игровой компании, эта проблема также актуальна. Мы прошли длинный путь через разные постановки и модели и пришли к достаточно оригинальному, на наш взгляд, решению. Все ли так просто, как кажется, как правильно определить отток и зачем тут нейросеть, расскажем под катом. Читать дальше →
#data_science #big_data #нейросеть #data_engineering #rnn #python #machine_learning #churn #churn_prediction | @habr_ai
Хабр
Предсказываем отток с помощью нейросети
Проблема предсказания оттока клиентов — одна из самых распространенных в практике Data Science (так теперь называется применение статистики и машинного обучения к бизнес-задачам, уже все знают?)....
15 примеров применения Natural Language Processing
Машинное обучение — это технология искусственного интеллекта, используемая для распознавания закономерностей, обучения на основе данных и принятия решений автоматически — без вмешательства человека. С другой стороны, обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это форма ИИ, позволяющая машинам интерпретировать и понимать человеческий язык.
В этой статье мы попробуем разобраться с тем, как используется NLP для решения реальных задач и рассмотрим 15 примеров использования данной технологии и машинного обучения.
Читать далее
#nlp #natural_language_processing #обработка_естественного_языка #машинное_обучение #bert #трансформеры #текстовая_классификация #анализ_текста #rnn | @habr_ai
Машинное обучение — это технология искусственного интеллекта, используемая для распознавания закономерностей, обучения на основе данных и принятия решений автоматически — без вмешательства человека. С другой стороны, обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это форма ИИ, позволяющая машинам интерпретировать и понимать человеческий язык.
В этой статье мы попробуем разобраться с тем, как используется NLP для решения реальных задач и рассмотрим 15 примеров использования данной технологии и машинного обучения.
Читать далее
#nlp #natural_language_processing #обработка_естественного_языка #машинное_обучение #bert #трансформеры #текстовая_классификация #анализ_текста #rnn | @habr_ai
Хабр
15 примеров применения Natural Language Processing
Машинное обучение — это технология искусственного интеллекта, используемая для распознавания закономерностей, обучения на основе данных и принятия решений автоматически —...