Репозиторий с решением тестового задания для стажировки в команде Прикладных Исследований Вконтакте
Реализовать статью, оценить результаты, составить отчёт по исследованию в отдельной Jupyter тетрадке. Я выбрал cтатью с unsupervised обучением аудиоэмбеддингов. Отчёт находится в report.ipynb, реализация модели - GIL_model/, более ранняя модель, на которую опирались авторы - CPC_model/
Сделана второпях в последний момент, но вполне годно работает. Для запуска:
pip3 install flask_cors
python3 web_demo_server.py
Модель по дефолту переносится на видеокарту cuda:0, поменять девайс можно в templates/config_classifier.yaml
За основу фронта взят чужой проект, дающий возможность записать, послушать и отправить свой (и не только!) голос, потому не было времени писать фронт самому
В demo_frontend:
npm install
gulp dev
