Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

Case Study: TensorFlow для угадывания голосовой...

Case Study: TensorFlow для угадывания голосовой почты

Григорий Петров @ Moscow Python Conf 2017

Avatar for Moscow Python Meetup

Moscow Python Meetup

October 20, 2017
Tweet

More Decks by Moscow Python Meetup

Other Decks in Programming

Transcript

  1. Что сейчас будет? Рассказывает Григорий Петров Специализация Руководство разработкой Чем

    занимается Технический евангелист Опыт Более 15 лет Время выступления 10 минут Вопросы В конце выступления, 5 минут
  2. Как вообще работает телефония Оператор обрабатывает входящие звонки от авторизованных

    пользователей на обслуживаемый им номер. Звонящий оператор платит оператору, который обслуживает номер.
  3. Техническая деталь: early media - Пока входящий не "принят", он

    бесплатен - Можно играть гудки или автоответ - Обычно завершают секунд через 40 - Такие звонки никто не любит
  4. Следите за руками - "Принимаем" звонок - Играем запись "оставьте

    сообщение" - 20 секунд записываем что-нибудь - Все это время оно тарифицируется - Профит!Голосовая почта
  5. Данных слишком много - Голос в 8кГц - это очень

    много данных - Для очень большой сети - А для большой сети нужно много семплов
  6. Данные нужно подготовить - В Python все хорошо. Особенно с

    FFI - SWIG, и у нас есть либы - Чтобы вытащить Mel-frequency cepstrum - И другие страшные слова!
  7. Результат - Это work in progress :) - Очень хорошо

    детектится голос - Выбирать модели - это шаманство - Рекуррентные сети или Гауссианы