Аудио ML — это сложно. От высокоразмерных данных и строгих ограничений по производительности до оптимизации инференса для реального времени — эта сфера требует глубокого понимания signal processing, фильтров и wavelet-анализа.
В аудио ML удивительным образом пересекаются идеи из разных доменов. Я применяю свой разносторонний опыт из Backend-разработки, обработки естественного языка и компьютерного зрения, создавая гибридные решения, которые учитывают ограничения вычислительных ресурсов и масштабируемость.
Уделяю особое внимание архитектуре и интерфейсам, чтобы обеспечить надёжность, горизонтальное масштабирование и возможность итеративного улучшения моделей.
Для сложных ML-систем крайне важно иметь продуманную инфраструктуру логирования и тестирования, чтобы вовремя обнаруживать и устранять узкие места.
Предпочитаю поэтапный подход: сначала MVP и быстрая проверка гипотез, а затем детальная проработка и дообучение моделей по мере роста требований.
Разработка real-time систем распознавания и синтеза речи с минимальной задержкой
Создание NLP и аудио-решений для редких языков и диалектов
Выявление мошенничества в реальном времени на основе речевых паттернов
Оптимизация ML-моделей под ограниченные вычислительные ресурсы
Готов обсудить ваш проект или ответить на вопросы о возможностях сотрудничества. Специализируюсь на сложных задачах в области аудио ML, где требуется глубокая экспертиза и системный подход.
Написать на email Календарь для звонка