Dr. Sreedath Panat → Создание голосовых AI / Vizuara AI Labs - агентов с нуля

• Python-разработчиков, желающих перейти в сферу Voice AI;
• ML- и AI-инженеров, которые хотят работать с речевыми технологиями;
• Backend-разработчиков, создающих интеллектуальные сервисы;
• инженеров, изучающих LLM и агентные системы;
• исследователей и студентов, интересующихся современными технологиями обработки речи.

• проектировать архитектуру современных голосовых AI-агентов;
• создавать полный цикл обработки речи: от получения аудио до генерации голосового ответа;
• использовать Speech-to-Text (ASR), Large Language Models (LLM) и Text-to-Speech (TTS) в едином конвейере;
• разрабатывать системы с минимальной задержкой передачи данных в режиме реального времени;
• реализовывать память, вызов внешних инструментов (Tool Calling) и агентное поведение;
• работать с потоковой обработкой аудио через WebSockets;
• проектировать масштабируемые production-ready решения;
• развертывать голосовых ассистентов локально, в браузере и в облаке;
• создавать проекты уровня индустрии для собственного портфолио.

• отличие голосового агента от чат-бота;
• полный цикл обработки речи;
• потоковая архитектура;
• задержки, обработка прерываний и управление диалогом;
• создание первого рабочего голосового конвейера.

• основы автоматического распознавания речи;
• Whisper, Faster-Whisper и Distil-Whisper;
• запись аудио с микрофона;
• Voice Activity Detection (VAD);
• создание собственной системы транскрипции.

• современные технологии синтеза речи;
• сравнение Piper, Coqui TTS и ElevenLabs;
• генерация естественной речи;
• локальные и облачные решения;
• потоковое воспроизведение голоса.

• интеграция языковых моделей;
• построение диалога;
• управление контекстом;
• проектирование эффективных промптов для голосового общения;
• создание естественного взаимодействия с пользователем.

• Tool Calling;
• краткосрочная и долгосрочная память;
• подключение API;
• поиск информации;
• выполнение действий голосовым агентом.

• WebSockets;
• потоковая обработка речи;
• частичная транскрипция;
• обработка пользовательских прерываний (Barge-in);
• оптимизация скорости работы системы.

• проектирование надежных сервисов;
• масштабирование;
• логирование и мониторинг;
• отказоустойчивость;
• оптимизация стоимости использования моделей;
• сравнение популярных Voice AI-фреймворков.

• AI-рецепционист;
• голосовой помощник для встреч;
• исследовательский AI-ассистент;
• персональный Desktop Assistant;
• голосовой агент для управления календарем и задачами.

• Python;
• OpenAI Whisper;
• Faster-Whisper;
• Distil-Whisper;
• Piper TTS;
• Coqui TTS;
• Silero VAD;
• GPT и Claude;
• WebSockets;
• современные библиотеки для потоковой обработки аудио.

• персональную дорожную карту исследований на 8 недель;
• шаблон научной статьи по выбранной теме;
• подборку ключевых научных публикаций;
• готовую структуру проекта и стартовый код;
• рекомендации по экспериментам и развитию исследования.

Версия курса с водяными знаками

Вы находитесь на странице товара «Dr. Sreedath Panat → Создание голосовых AI / Vizuara AI Labs - агентов с нуля». Это более доступная версия материала, в которой присутствуют водяные знаки. Такой вариант подходит тем, кому важна минимальная цена и кто готов пользоваться материалом с отметками на видео, скриншотах или других файлах курса.

Материал относится к периоду/дате выхода: 2026. Доступ предоставляется через: Облако Mail.

Главное отличие этой версии — наличие водяных знаков, за счёт чего цена ниже.

Обучающий курс находится в рубрике «Программирование». Также на сайте можно найти другие материалы автора «Vizuara AI Labs». Стоимость этой версии на MANY-COURSES.NET составляет 179 рублей.