Hugging Face オーディオコース詳細

コース概要

Hugging Faceオーディオコースは、Transformersを用いて音声データを処理することに特化した総合的なコースです。本コースでは、最も強力で汎用的な深層学習アーキテクチャの一つであるTransformersが、音声処理分野で最先端の結果をどのように達成しているかを示します。

コース目標

本コースでは、学習者がTransformersを音声データに適用する方法を、以下の様々な音声関連タスクを網羅して教授します。

• 音声認識 (Speech Recognition)
• 音声分類 (Audio Classification)
• テキスト音声合成 (Text-to-Speech Generation)
• リアルタイム音声文字起こし (Real-time Speech Transcription)

コースの特徴

🎯 実践的

• リアルタイムデモ機能を提供し、学習者はモデルの音声文字起こし能力を直接体験できます
• 豊富な実践演習とプロジェクトが含まれています
• 強力な事前学習済みモデルに基づいて開発を行います

📚 体系的な学習

• 音声データ処理の特殊性を深く理解します
• 様々なTransformerアーキテクチャを学習します
• 独自の音声Transformerモデルをトレーニングします

🆓 完全無料

• 100%無料で、公開されており、オープンソースです
• すべての学習資料に自由にアクセスできます

コースチーム

Sanchit Gandhi

• Hugging Face 機械学習研究エンジニア
• 自動音声認識と翻訳に注力
• 音声モデルをより速く、より軽量に、より使いやすくすることに取り組んでいます

Matthijs Hollemans

• Hugging Face 機械学習エンジニア
• 音声シンセサイザー関連書籍の著者
• 音声プラグイン開発者

Maria Khalusova

• Hugging Face ドキュメントおよびコース責任者
• 教育コンテンツとドキュメントの作成を専門としています
• 複雑な技術的概念を簡素化することを得意としています

Vaibhav Srivastav

• Hugging Face ML デベロッパーアドボケートエンジニア
• 低リソースのテキスト音声合成技術を研究
• 最先端の音声研究を普及させることに取り組んでいます

コース構成

Unit 1: 音声データの基礎

• 音声データ処理の特殊性を学習
• 音声処理技術とデータ準備

Unit 2: 音声アプリケーション入門

• 音声アプリケーションのシナリオを理解
• 🤗 Transformers pipelinesの使用方法を学習
• 音声分類と音声認識タスクを実践

Unit 3: Transformerアーキテクチャの探求

• 音声Transformerアーキテクチャを深く理解
• 異なるアーキテクチャの違いと適用シナリオを学習

Unit 4: 音楽ジャンル分類器

• 独自の音楽ジャンル分類器を構築
• プロジェクト開発を実践

Unit 5: 音声認識の深層学習

• 音声認識技術を深く研究
• 会議録音の文字起こしモデルを構築

Unit 6: テキスト音声合成

• テキストから音声を生成する技術を学習
• TTSシステムを実装

Unit 7: 実用アプリケーション開発

• 現実世界の音声アプリケーションの構築を学習
• Transformersを使用して完全なソリューションを開発

学習パスと認定

コースの柔軟性

• 自分のペースで学習できます
• ユニットの順序で学習することをお勧めします
• 学習効果を確認するためのクイズを提供

認定オプション

修了証明書 (Certificate of completion)

• 要件：実践演習の80%を完了

優秀修了証明書 (Certificate of honors)

• 要件：実践演習の100%を完了

前提条件

必須の背景知識

• 深層学習の基礎知識
• Transformersに関する基本的な理解

不要な背景知識

• 音声データ処理の専門知識は不要です
• Transformersの知識を補う必要がある場合は、NLP Courseを参照してください

公開スケジュール

ユニット	公開日
Unit 0, Unit 1, Unit 2	2023年6月14日
Unit 3, Unit 4	2023年6月21日
Unit 5	2023年6月28日
Unit 6	2023年7月5日
Unit 7, Unit 8	2023年7月12日

技術スタック

主要ツール

• 🤗 Transformersライブラリ
• 🤗 Datasets
• 🤗 Tokenizers
• 🤗 Accelerate
• Hugging Face Hub

カバーする技術

• 事前学習済みモデルの使用
• 音声データの前処理
• モデルのファインチューニングとトレーニング
• リアルタイム音声処理
• 音声特徴抽出

学習成果

本コースを修了すると、学習者は以下の能力を習得します。

1. 確かな理論的基礎：音声分野におけるTransformersの応用原理を深く理解
2. 実践スキル：様々な音声関連タスクを処理できる
3. プロジェクト経験：分類器、認識システムなど、複数の実プロジェクトを完了
4. エンジニアリング能力：音声処理アプリケーションを構築・デプロイできる

オープンソース貢献

本コースは完全にオープンソースであり、GitHubでホストされています。コミュニティからの貢献や翻訳を歓迎します。コース資料はGitHubリポジトリで確認できます。

対象者

• 音声処理に興味のある深層学習の実務者
• Transformersを音声分野に応用したい研究者
• 音声関連アプリケーションの構築が必要な開発者
• 音声認識、音声分類などの技術に興味のある学習者