Какие аудио-нейросети реализованы в настоящее время?

На сегодняшний день существует несколько различных аудио-нейросетей, которые были разработаны и реализованы в научных и коммерческих проектах. Некоторые из них включают:

1. WaveNet: Разработана компанией DeepMind (входит в Google). WaveNet использует глубокие рекуррентные нейронные сети для генерации реалистических аудиоданных с помощью сверточных слоев.

2. DeepSpeech: Разработана командой Mozilla. DeepSpeech - это модель распознавания речи, основанная на глубоких рекуррентных нейронных сетях (RNN), которая может преобразовывать речь в текст.

3. Tacotron: Представлен компанией Google. Tacotron является генеративной моделью речи, которая пытается генерировать речь по тексту с использованием глубоких рекуррентных нейронных сетей.

4. SING: Этот проект от OpenAI представляет собой генеративную модель пения, основанную на нейросети, которая может генерировать оригинальные песни в разных жанрах.

5. DeepAffects: Это коммерческая платформа, которая использует нейросети для анализа и обработки аудиоданных, включая распознавание и эмоциональную аналитику речи.

Кроме того, в научных кругах продолжается исследование и разработка новых аудио-нейросетей и моделей. Использование и развитие аудио-нейросетей имеет широкий потенциал в областях, таких как распознавание речи, синтез речи, анализ эмоций и музыкальное творчество.