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audio-transformers-course

Transformers在音频和语音处理中的应用与实践

Audio Transformers CourseHugging Face开源多语言机器学习Github开源项目

audio-transformers-course是一个开源课程项目，聚焦于Transformers模型在音频和语音处理领域的应用。课程提供多语言版本，内容包括详细教程、代码示例和Jupyter notebooks，适合开发者和研究人员学习音频Transformers技术。项目支持社区参与翻译，致力于推广音频处理的前沿知识。

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介绍相关项目
course - 学习如何将Transformers应用于各类自然语言处理任务
GithubHugging FaceTransformers免费开源开源项目翻译自然语言处理
此课程讲解如何将Transformers应用于自然语言处理及其他任务，并介绍Hugging Face生态系统的使用，包括Transformers、Datasets、Tokenizers和Accelerate工具，以及Hugging Face Hub。课程完全免费且开源，支持多语言翻译学习，旨在推广机器学习。对于翻译课程感兴趣的用户，可在GitHub上开issue并加入Discord讨论。
transformers - 免费开源的transformers课程，详解关键概念与实践操作
BERTGithubtransformers多头注意力机制开源项目自注意力机制课程
该课程由软件工程师Peter发起，现正免费且开放源码。内容涵盖transformers的关键概念、实践练习和学术论文剖析。通过YouTube视频讲解和Jupyter笔记本实操，深入学习编码器-解码器架构、自注意力、多头注意力等核心概念，并从零开始构建简单的transformer模型。亦包含如何微调BERT和GPT-2等预训练模型及进行特定任务处理和文本生成。
transformers-code - 对Transformers从入门到高效微调的全方位实战指南
GithubNLPTransformers分布式训练开源项目微调模型训练
课程提供丰富的实战代码和案例，从基础入门到高效微调以及低精度和分布式训练。涵盖命名实体识别、机器阅读理解和生成式对话机器人等NLP任务。帮助深入理解Transformers的核心组件和参数微调技术，包括模型优化和分布式训练。适合对Transformers应用和实践感兴趣的学习者。课程在B站和YouTube持续更新，紧跟技术前沿。
transformers-tutorials - Transformers模型在自然语言处理中的应用教程
BERTGithubHugging FaceNLPPyTorchTransformers开源项目
本项目提供了关于如何使用Transformers模型在自然语言处理任务中进行精细调优的详细教程，包括文本分类、情感分析、命名实体识别和摘要生成等案例。教程旨在帮助用户掌握应用最新NLP技术的技巧，并提供配套的Python代码示例和工具指南。
transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。
How-to-use-Transformers - 介绍Transformers库的自然语言处理应用教程
BERTGithubHugging FacePython库Transformers开源项目自然语言处理
该项目提供了由Hugging Face开发的Transformers库的快速入门教程，支持加载大部分预训练语言模型。教程涵盖自然语言处理背景知识、Transformers基础和实战案例，包括pipelines、模型与分词器使用、微调预训练模型及序列标注任务等。示例代码展示了句子对分类、命名实体识别、文本摘要等任务的实现，适合机器学习和NLP开发者参考。
Transformers-Recipe - 学习与应用Transformer的指南
AttentionGithubNLPTransformer开源项目强化学习计算机视觉
该指南为自然语言处理（NLP）及其他领域的学习者提供了丰富的Transformer学习资源，包括基础介绍、技术解析、实际实现和应用。通过精选的文章、视频和代码示例，帮助用户深入掌握Transformer模型的理论与实践。
dla - 深度学习音频处理综合课程
Deep Learning for AudioGithubHSE声源分离开源项目语音生成语音识别
此课程详细介绍了音频深度学习的各个方面，包括数字信号处理、语音识别、源分离、文本转语音、语音转换、语音生物识别及音频生成扩散模型。每周更新课程材料，涵盖从理论讲解到实操的全面学习。提供全面的作业和丰富的学习资源，适合深入了解音频处理技术的人士。
speech_course - 全面语音处理技术课程，从信号处理到人工智能应用
GithubYSDA开源项目数字信号处理语音合成语音处理语音识别
这门课程全面涵盖语音处理技术，从数字信号处理基础到先进的语音识别和合成方法。内容包括声音活动检测、语音事件识别、关键词检测、语音生物识别等，并延伸至深度学习在语音领域的应用。课程采用讲座、研讨会和实践作业相结合的方式，辅以详细的幻灯片和视频资料，旨在帮助学习者掌握现代语音处理的理论知识和实际技能。
nlp-de-cero-a-cien - 从零开始学习NLP，实践Hugging Face开发
GithubHugging FaceNLPTransformers开源项目机器学习自然语言处理
本项目提供全面的NLP学习课程，涵盖词嵌入到Transformer模型等关键技术。7次在线课程由行业专家授课，学习者可掌握核心知识并使用Hugging Face开发应用。课程设计适合不同水平学习者，提供录像回放及社区支持。
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