600 тысяч рублей за решение задачи распознавания голоса Криптонит запустили дататон по Speaker Recognition. Задача максимально прикладная – нужно собрать модель, устойчивую к искажениям аудио: 🔹искажения, вносимые акустической средой; 🔹посторонние шумы; 🔹реверберация; 🔹большое расстояние до микрофона; 🔹искажения каналов связи. То есть по сути надо приблизить модель к условиям, в которых реально живут голосовые интерфейсы. Это как раз тот слой, где обычно и происходит разница между «моделью из ноутбука» и «моделью в проде». Отличная возможность прокачать знания с упором на robustness, учитывая, что интересные задачи на аудио ML публикуются не так часто – особенно с фокусом на реальные условия, а не чистые датасеты. А еще из приятного – призовой фонд в 600 000 рублей 🤑 -> Регистрируйтесь до 10 апреля