EVAM проводит онлайн-хакатон по распознаванию голосов с помощью алгоритмов машинного обучения. Работы принимают до 14 июня.
Что нужно делать?
С помощью библиотек для глубокого обучения на Python, вроде TensorFlow, Pytorch или Keras, разработать алгоритм для идентификации определённого голоса и частоты его появлений в датасете. Организаторы предоставят тестовые наборы данных в виде размеченных звуковых файлов в формате .wav. Запись каждого спикера длится 3 секунды.
Как будут оценивать результат?
- качество кода: его производительность, масштабируемость и документация;
- точность предсказания и распознавание голоса;
- время отправки результата — чем раньше, тем больше баллов;
- наличие презентации с особенностями системы, принципами распознавания и процессами извлечения информации.
Какие призы?
- 1 место — 1500 $.
- 2 место — 500 $.
- 3 место — 250 $.
Как участвовать?
Отправить заявку на почту can@evam.com до 20:00 МСК 14 июня.
На данный момент этот блок не поддерживается, но мы не забыли о нём!Наша команда уже занята его разработкой, он будет доступен в ближайшее время.
EVAM holds online-hackathon on the subject of Speaker Identification by Deep Learning. Assignments are accepted by the 14th of June.
What to do
Deep learning model will be coded in Python preferable by using one of Pytorch, Keras, Tensorflow or one can use other Python deep learning packages. Among 2000 speaker voices (.wav files) you should find the new given voice’s speaker. Each train voice data will be at least 90 seconds and test voices will be given as 3 seconds. Handling voice record channel variation will be required. Solution should be applicable for 1 000 000 voices as well.
Result Evaluations
- well documented and commented code;
- performance of the algorithm in terms of time and accuracy;
- submission duration, earlier submissions get higher marks.
Awards
- 1500 USD.
- 500 USD.
- 250 USD.
How to participate
By mail to can@evam.com before the 14th of June, 20:00 (MSK).