TGViewer
Channel Public Channel
VF | Science

VF | Science

@vf_science

Генерацией музыки и всем, что связано с аудио ML я занимаюсь, а всем остальным ML интересуюсь)

Делюсь знаниями, мыслями, событиями по своей карье, делаю анонсы своих онлайн/офлайн мероприятий.

Автор: @varfolomeefff
Subscribers
1.13K
Photos
225
Videos
23
Links
92

Showing posts older than #235 · Back to latest

Older Posts 10 shown
Post #234 707
VF | Science Как вам идея прийти на стрим прямо тут на канале через час-два?) Стрим продлится час. Поболтаем и посмотрим статью про новый супер пупер аудио кодек: https://arxiv.org/pdf/2408.16532v1
Или давайте завтра и плиз поставьте побольше реакций если придете. Пока-что кажется, что придет полтора человека)
  • 👍 9
  • 🥴 3
Post #233 711
Как вам идея прийти на стрим прямо тут на канале через час-два?) Стрим продлится час.

Поболтаем и посмотрим статью про новый супер пупер аудио кодек:
https://arxiv.org/pdf/2408.16532v1
  • 👍 7
  • 🔥 5
  • ❤ 3
  • 🌭 1
Post #232 839

Forwarded from Sergey Komarov

Я в свое время выбрал аудио, потому что спектрограммы показались красивыми :)
  • 👍 2
  • 😁 2
  • 💯 1
Post #231 770
TL;DR А вообще вот, Сергей абсолютно прав))) Они такие красивые и когда смотришь на них чувствуешь себя умным
  • 😁 1
Post #230 799
👀 Почему я выбрал аудио? Что хочу сделать в этом направлении?

Для начала... С днем знаний! (о нет) Еще меня не раз спросили вопросы выше и пора выкатить пост, в котором нет ничего полезного, но это может разбавить ваши выходные. Мне всегда с таким трудом удается щитпостить, совесть мучает, хаха.

1️⃣ Машинное обучение применяется много где) Но я выбрал именно аудио домен. Каждый из нас сделал выбор, который не может объяснить, кроме как: хочу/не хочу и все. Я выбрал аудио домен и все же попробую объяснит почему. Для этого решения есть некоторая интуиция, которую вам не стоит воспринимать всерьез:

1) Нашел проблему, которую хочу решить лучше остальных: извлечение MIDI из аудио произвольного содержания.
2) Я люблю сложное. Но не по жизни) Вкатиться в аудио мл сложнее чем в NLP или CV, почему? Вот я и захотел узнать почему. Во-первых с аудио сложнее работать. Во-вторых аудио в принципе не главный тип данных в интернете) Для изучения аудио мл гораздо меньше материалов и данных, значит вероятность сделать нечто значимое и выйти в свет для меня выше. Аудио это данные очень большой размерности и обработка, а тем более генерация аудио это довольно сложный процесс. Наверное раньше у мира не было сотен тысяч H100, чтобы обучать такие модельки как suno.ai . Сейчас только начинается время, когда сгенерированная музыка может играть на вечеринке (далеко не каждой, хах). Однако оптимизация инференса особенно нужна в генерации аудио.
3) Генерация аудио дает результат, который я лучше всего могу ощутить) Ну, типа посмотреть на картинку или текст требует больше внимания и дает меньше ощущений)
4) Да, банально, но в аудио мл также пересекаются идеи из CV и NLP и тд, а также само аудио интересная структура данных. Преобразование Фурье мой любимый алгоритм и мне интересна психоакустика звука.

2️⃣ Что хочется развивать? Аудио ML, не очень развит в плане доступности полезных материалов и передачи опыта от ведущих аудио команд страны. То, что не будет мешать моей компании, я буду рассказывать. Здесь, на конференциях и других каналах. Скоро выйдет первый пост из этой серии. Он будет про то, как работает звук, предобработку данных, спектрограммы, векторное квантование. Также скоро напишу про AI Conf и это будет реклама меня и конференции, нинада меня хейтить, лол... (видел других хейтят). На конфе я хочу принести пользу вместе с коллегами из X-Labs AI и вам тоже достанется (в любом случае). Также начинаю делать R&D на работе и начинаю R&D в своем стартапе. Сделаем топовые модельки для генерации аудио и извлечения MIDI, yes.

❤️ Получился небольшой анонс о будущем канала и моем будущем) Стану лицом отечественного аудио и своего поколения ресерчеов, вухахахах! Не обижайтесь ребят, я тип только за помогать и принимать помощь, никакой токсичной конкуренции))) Я делаю для удовольствия 😬

#теперь_хештеги_на_русском #обо_мне #вопрос_ответ
  • ❤ 10
  • ❤‍🔥 2
Post #229 674

Forwarded from Непрерывное математическое образование

https://mccme.ru/ru/nmu/raspisanie

появляется расписание НМУ в осеннем семестре (занятия начинаются с первой недели сентября)

все как обычно:
математика «без смс и регистрации» по вечерам для всех желающих заниматься;
будут появляться видеозаписи и прочие материалы;
кто сдает в конце семестра сессию — те и считаются студентами
  • 😁 6
Post #228 659
О да, тот самый вуз, который заканчивает около 3% студентов. Вообще очень хочется получить ГЛУБОКОЕ математическое образование и как бы дороги открыты. Осталось лишь научиться распределять работу, вуз, другой вуз, конференции, преподавание и просто жизнь... (ясное дело я откажусь от чего-то из этого).
  • 🔥 7
Post #219 773
Пов: мои выходные

В субботу приехал к любимой бабушке за пирожками (и я очень соскучился по бабушке). Пообщался, поел, поработал 😬

Сегодня весь день встречи. Сперва на футбол с друганами из Яндекса и не только. В частности с Сашей @asisakov_channel и Тимуром @ai_minds. В футбик я играл 2 года назад... Но соскучился по спорту. Сначала я очень быстро выдохся, но продолжал бегать) Под конец разогрелся и хорошо поиграл. Потом в офис Яндекса играть в пинг-понг, потом на встречу с командой проекта Audio2MIDI в офисе авито) Обсуждали будущее проекта, эксперименты, конкурентов (некоторые просто взяли бесплатную модель BasicPitch и продают за 20 баксов, ахах, мы поняли это по названию файла на выходе, там прямо написано название модели, блин это так тупо, но про них написали рекламу некоторые тг каналы).

Кароч насыщенный день выдался, еще недавно я только мечтал о таких выходных.

А еще... Свободу Дурову 😡

#live #meet #startup
  • 🔥 11
  • ❤ 6
  • 🤝 5
Post #217 620
  • 🔥 4
  • ❤‍🔥 3
  • 💯 3
  • ❤ 1
  • ⚡ 1
Post #211 743
👀 Недавно отправлял статью про динамический размер кодовой книги для VQ-VAE. Там используется алгоритм дифференцируемого k-means. Звучит интересно и я решил поделиться статьей здесь.

Идея заключается в умном выборе центроидов для весов на границе кластеров) Мы будем выбирать значения весов так, чтобы качество модели при кластеризации весов не ухудшалось (так мы хотим). Достигается это за счет создания дифференцируемой функции выбора центроидов для весов модели. Функция будет учитываться при оптимизации функции потерь и так модель будет стабильнее после кластеризации весов.

Идея звучит весьма полезно, но имплементацией у данной работы я не нашел. Также было с RAQ-VAE. Сам сделаю тогда)

🔣 Статья от Apple на ICLR 2022.

#papers #inference_optimization
  • 👍 9
  • 🤩 7
  • ✍ 1
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →