Как указать место работы в ВК через компьютер и с телефона

Информация обновлена:
3 мая 2022

Время на чтение:
4 минуты

457

Содержание

• Как указать место работы в ВК через компьютер

• Как указать место работы в ВК с телефона

В качестве места работы можно указать только группу или публичную страницу Вконтакте. Произвольный текст сейчас написать нельзя.

Если у вас небольшая фирма из нескольких человек, то группу нужно создать вам самим. Группа станет не только вашим представительством в интернете, но и поможет продавать ваши товары или услуги. Как правильно создать группу читайте в статье «Как создать группу и правильно оформить ее«.

Если захотите заняться группой всерьез, то прочитайте также и статью «Как раскрутить группу Вконтакте самостоятельно от А до Я». А мы перейдем к инструкции, как указать место работы в ВК.

Как указать место работы в ВК через компьютер

1. Зайдите в меню страницы, щелкнув по аватарке в правом верхнем углу.

   Как указать место работы в ВК

2. Откройте пункт Редактировать;
3. Перейдите в пункт Карьера;
4. Выберите группу вашего места работы. Вконтакте в начале предложит группы в которых вы являетесь администратором. Если вы не видите нужной, то начните набирать в поиске ее название.
5. Укажите город, начало работы, если это важно. В принципе, можно кроме места работы ничего не указывать. После занесения всех данных нажмите Сохранить.

   Как указать данные в ВК о месте работы на компьютере

    

Мест работы можно указать несколько: и текущие и прошлые.

Для этого нажмите на ссылку «+ добавить еще одно место работы«.

Как указать место работы в ВК с телефона

1. Зайдите в меню странички в мобильном приложении — три горизонтальный полоски правом нижнем углу и нажмите Перейти в профиль под аватаркой вверху;

   Зайдите в меню в ВК в мобильном приложении

    

2. Нажмите кнопку Редактировать под аватаркой;

   Кнопка Редактировать под аватаркой

    

3. В открывшемся меню перейдите в пункт Карьера;

   Карьера в мобильном приложении ВК

    

4. Нажмите Добавить место работы;

   Добавить новое место работы в ВК

    

5. Щелкните по ячейке Место работы и выберите нужную группу. Если вашей группы не видно, начните набирать ее название. Заполните остальные пункты, если хотите и нажмите сохранить.

   Как указать место работы в ВК с телефона

Напоминаю, что в качестве места работы можно выбрать только сообщество в ВК. Просто написать все, что хочется нельзя.

На этом все. Если инструкция Как указать место работы в ВК была полезной  — заберите ее себе на стену или в закладки.

Если остались вопросы — задавайте их в комментариях.

Настройки

Помогла статья? Поставьте оценку

1 / 5. 3

Как указать место работы в вк

Главная » Вк » Как указать место работы в вк

[РЕШЕНО] Как поставить «место работы» ВКонтакте свою группу

Опубликовано: 25.03.2016

Если у вас есть группа или публичная страничка ВКонтакте и вы хотите ее развивать и увеличивать, то пошаговая инструкция поможет вам в этом.

Если же группы нет, вы могли бы помочь продвижению наиболее интересной и любимой группы ВКонтакте. Речь о том, чтобы поставить группу ВК в пункт настроек профиля «Место Работы».

Давайте посмотрим, как это выглядит на практике. Переходим к списку меню «Мои друзья» и, прокручивая перечень своих друзей, видим, что в некоторых профилях классическое «место работы» заменено на активную ссылку.

Вот такая ссылка как раз и указывает на сообщество или публичную страничку. Пример вы видите ниже:

Как поставить «место работы» ВКонтакте свою группу? Да очень просто. Достаточно установить парочку простых настроек и сохранить результаты. После этого в списках ваших друзей вы будете сразу отображаться вместе со ссылочкой на любимое сообщество (как создать свою группу).

Давайте посмотрим еще один пример, и сразу приступим к пошаговой инструкции, как поставить вместо работы ссылку на группу ВК

Пошаговая инструкция смены места работы

Шаг №1

Для начала входим в социальную сеть, авторизуемся на сайте vk.com

Шаг №2

Сразу переходим к редактированию личной страницы. Для этого необходимо нажать на подменю «Редактировать», который располагается под пунктом «Моя Страница». Вот как на скриншоте:

Шаг №3

Далее нас будет интересовать пункт меню «Карьера». Жмем на него и сразу переходим к первому пункту настроек «Место Работы».

Шаг №4

В поле «Место Работы» (как только мы установим сюда курсор) автоматически выводится перечень наших сообществ (групп и публичных страниц, в которых мы участвуем). Нужную нам группу можем просто отыскать в этом списке. Если же нет, то в данное поле можно вставить ссылку на любую другую группу ВК.

После установления того сообщества, которое мы хотим вывести в профиль, обязательно нужно сохранить настройки кнопкой «Сохранить».

Шаг №5

В принципе, все нужные настройки мы уже ввели, и теперь в вашем профиле будет в пункте «Место Работы» отображаться прямая ссылка на группу ВК. Вот такая простая пошаговая инструкция вышла. Но давайте немного углубимся в настройки.

Если вы внимательно осмотрели настройки страницы «Карьера», то заметили опцию «Добавить еще одно место работы», и вы действительно можете указать несколько карьерных этапов собственной жизни, НО!!! Прямая ссылка в профиле будет отображена лишь на последнее место работы.

Такой прием кажется логичным, так как отображает лишь реальное положение дел участника социальной сети.

На деле же это значит, что самая важная группа ВК должна быть добавлена в самую последнюю очередь (если таких групп несколько). В уменьшенном нашем профиле будет показана только одна последняя ссылка!

Кто не в курсе, полная информация о местах работы указывается на страничке профиля в «Подробной информации». Вот это показано на скриншоте:

Здесь же, если хорошенько присмотреться, есть прямая ссылка на редактирование этого информационного блока. Т.е. для последующего изменения сведений о месте работы (для смены группы ВК) достаточно просто кликнуть здесь по опции «Редактировать».

Информация о пользователе ВКонтакте: обновление

ВКонтакте произошли некоторые нововведения. Недавно раздел ВКонтакте, в котором редактируется информация о человеке, был обновлен. Дизайн усовершенствовали, а поля для ввода информации стали крупнее. Но самое важное, что касается обновлений, – это то, что каждый пользователь сети теперь может давать ссылку на паблик или сообщество в графе «Место работы».

Как указать место работы в Контакте?

Для того чтобы в графу «Место работы» ввести ссылку на свой паблик или сообщество, для начала нужно на своей странице перейти по ссылке «Редактировать». Перед Вами откроется привычное для Вас окно с разделами:

• «Основное»,
• «Контакты»,
• «Интересы»,
• «Образование»,
• «Карьера»,
• «Служба»
• «Жизненная позиция».

В разделе «Карьера» Вы увидите графу Место работы в Контакте. Если Вы наведете курсор мыши на эту графу и кликните левой кнопкой мыши, то перед Вами откроется список всех сообществ, руководителем которых Вы являетесь и в которых Вы состоите. Вы можете выбрать одно из этих сообществ или пабликов. Администрация сайта уверена в том, что коллективу, в котором Вы работаете, желательно иметь свое представительство в социальной сети. Теперь руководители фирм и компаний могут создавать сообщества ВКонтакте для обмена информацией с сотрудниками, а также для сообщения об изменениях в графике работы или других нововведениях на работе. Теперь Место работы в Контакте будет указываться в разделе основной информации Вашей страницы. После того, как Вы сохраните изменения, ссылка на паблик или сообщество будет отображаться в графе «Карьера». В графе будет указана информация о названии Вашего паблика или группы и аватарка. Если Вы наведете курсор мыши на фотографию, Вы сможете увидеть тултип сообщества. Так же, как и обычно, Вы сможете ввести в графу о месте работы название предприятия, фирмы или учреждения, в котором Вы работаете, даже если у них не имеется своего сообщества ВКонтакте. Как уже упоминалось, место работы, на котором Вы работаете, будет содержать в себе основную информацию о пользователе ВКонтакте. Теперь ВКонаткте нет напоминания о том, что социальная сеть была создана для тех, кто учился в элитных ВУЗах. Раньше, даже если Вы были руководителем крупной компании, место учебы было более значимо для пользователей сети и указывалось в тултипах и списках друзей. Сведения о месте учебы в себе содержала и основная информация о пользователе ВКонтакте. Сегодня место, на котором Вы работаете, намного важнее ВКонтакте, чем место учебы. ВУЗ, в котором Вы учились, теперь отображается ВКонтакте, если Вы не ввели в социальной сети информацию о месте, где Вы работаете. Если Вы ввели информацию сразу о нескольких местах работы, то в основной информации будет отображаться только последнее место работы. Весь список мест работы будет содержать только полная  информация о человеке.

Теперь Вы в курсе о нововведениях ВКонтакте, которые касаются информации о месте Вашей работы. Теперь Вы можете создать паблик или группу, которая будет объединять всех Ваших сотрудников, а также сможете указывать место своей работы в основной информации и давать ссылку на сообщество, которое представляет Ваше предприятие, компанию или фирму в социальной сети.

Как поставить группу местом работы вконтакте

как поставить группу местом работы вконаткте

Всем привет дорогие читатели сегодня мы продолжаем разговаривать про социальную сеть вконтакте она же вк и сегодня я научу вас как поставить группу или сообщество вк в место работы или учебы.

Для чего люди ставят место работы группу или паблик вк?

Для начала давайте разберемся для чего люди ставят группу в место работы вк. На самом деле все очень просто есть 2 причины почему так делается.

Первая причина человек хочет пустить пыль в глаза перед сверстниками, и поставить место работы например крупный скандальный паблик MDK или любой другой

Например вот так

Вторая причина более банальнее но встречается чаще человек имеет свою группу или паблик и тем самым привлекает в нее новых людей. Многие думаю что это уже не работает однако на личном опыте скажу что если добавить 10000 друзей поставить группу в место работы и периодически делать репосты из своей группы себе на стену то из 10к за пару месяцев в паблик или сообщество может набежать до 1-1,5к человек.

Банальный пример из френд листа:

Как поставить группу или паблик в место работы вк пошаговая инструкция со скриншотами

Ну а теперь как и обещал пошаговая инструкция как поставить паблик местом работы, инструкция сделана исходя из изменений дизайна вк в 2016 году:

1) На своей странице вк нам необходимо нажать редактировать страницу (смотрим скриншот)

2)Нам открывается страница с редактирование ваших личных данных, нас интересует вкладка карьера

3) далее в поле место работы выбираем нужную нам группу, если вы на нее не подписаны вы можете скопировать ссылку этой группы и вставить в поле

Нажимаем сохранить и все. Теперь у вас на странице и у ваших друзей во френд листе будет отображаться та группа которую вы указали

Собственно вот и все нет ничего сложного.

Вк позволяет добавить несколько мест работы однако важно помнить что в профиле для ваших друзей будет отображаться только 1 группа ту что вы указали последней. Вариантов использования данной методики много. В следующих статьях я приведу несколько кейсов как на этом можно заработать.

Как поставить место учебы Вконтакте: добавляем школу и вуз

Зайти в раздел редактирования можно с любой страницы социальной сети ВКонтакте. В меню слева, рядом с графой «Моя страница», есть небольшая кнопка «ред.», если кликнуть по ней, то перейдем к редактированию страницы. Так же можно нажать кнопку «редактировать страницу» на главной странице Вашего профиля, кнопка находится под главным фото.

Вверху страницы имеются вкладки для выбора раздела. Выбираем вкладку «образование».

Снова мы видим, что можно выбрать «среднее» образование или «высшее». Вверху страницы имеются соответствующие кнопки.

Заполним, для примера, среднее образование. Страна и город выбираются в выпадающем меню. Обычно данные по умолчанию стоят те, которые Вы указывали при регистрации. Если необходимо изменить, то кликаем по городу и вводим первые буквы города, а затем выбираем нужный из выпадающего списка — наводим курсор мыши и кликаем левой клавишей. Несуществующий город ввести не удастся.

Идентичным способом выбираем школу. Если список школ велик, то вводим цифры для отсеивания ненужных результатов. Например, если ввести «12», то покажутся все школы, в которых входит число 12 — 120, 121, 12, 112 и тому подобное. Так же выбираем нужную школу и кликаем левой клавишей мышки.

Появляются дополнительные поля для заполнения — год начала обучения, год окончания обучения, год выпуска и класс. Заполняются таким же образом — кликаем в поле мышкой и выбираем нужный год или букву для указания класса обучения.

Специализация (если была или есть) заполняется произвольно, свободно вводим текст без какого либо выбора.

После заполнения, необходимо нажать кнопку «сохранить», иначе Ваши данные не запомнятся и место учебы не появится.

При необходимости, можно удалить место учебы. Для этого, справа от заполненной формы, имеется кнопка «удалить».

Имеется возможность указывать более одного места учебы. Для добавления еще одной школы, под уже имеющейся заполненной формой, нажимаем «Добавить еще одно учебное заведение». После этого появится точно такая же форма для заполнения.

После сохранения сверху появится оповещение, что данные сохранены и можно переходить в другие разделы.

Раздел «Высшее образование». Страна и город выбираются точно так же, как и при добавление школы. Вуз выбирается из имеющихся в выбранном городе. Кликаем по полю «ВУЗ» и выбираем из появившихся. Можно ввести несколько букв из названия, для уменьшения количества показываемых ВУЗов.

Факультет выбирается таким же образом — можно покрутить колесиком и найти нужный, либо ввести название или часть названия, а затем выбрать из предлагаемых.

После выбора факультета, появляется дополнительное поле «кафедра». Выбор производится точно таким же способом — вводим часть названия и выбираем из показанных, либо сразу выбираем.

В поле «Форма обучения» выбирать можно только из трех видов обучения — «дневная», «вечерняя» и «заочная». После чего выбриается статус и год выпуска. Год выпуска можно выбрать как из прошлого времени, так и из будущего, если Вы еще учитесь.

Добавление второго места учебы или удаление, происходит точно так же, как приводилось в примере с добавлением места учебы в разделе среднее образование. После заполнения, не забываем нажать кнопку «Сохранить».

Поиск друзей

Смотрите также

• Как сделать обложку в вк для группы
• Как в вк создать диалог с самим собой
• Как закрыть страничку в вк
• Как создать обложку для группы вк
• Вк как на айфоне
• Как удалить страницу вк через компьютер
• Как скачивать музыку с вк на компьютер
• Как заблокировать страницу в вк свою
• Как получить подписчиков в вк
• Как убрать рекламу в музыке вк
• Как в вк включить невидимку

Нейронные сети против пылесосов, или Как мы обезвредили звонки ВКонтакте | by VK Team

Какие еще существуют способы подавления шума, кроме нейронных сетей? Но мы здесь не для того, чтобы просто указать на очевидное и раствориться в воздухе.

Меня зовут Виталий Шутов, я инженер по машинному обучению в ВКонтакте и в этой статье мы поговорим о развитии технологий шумоподавления и улучшения речи. Мы рассмотрим варианты реализации того и другого, а также какие настройки для видеозвонков у нас в ВКонтакте получились.

Здесь мы рассмотрим довольно общую задачу. Как отличить человеческую речь от окружающего шума и вырезать все посторонние звуки? Решение этого вопроса будет полезно для любой дальнейшей обработки. Это связано с тем, что системы идентификации, обнаружения акустических событий, а также другие приложения, работающие с человеческой речью, лучше работают с бесшумными сигналами. Для нас такая технология может помочь улучшить качество видеозвонков в ВКонтакте, Одноклассниках и Mail.ru, не давая фоновому шуму мешать общению между участниками звонка.

Постановка проблемы

С точки зрения продукта постановка проблемы выглядит следующим образом: во время разговора мы хотим слышать людей, с которыми разговариваем, а не шум, производимый машинами, животными или улицами.

В плане разработки нам необходимо обработать зашумленный звуковой сигнал таким образом, чтобы отфильтровать окружающие шумы и усилить речь целевого говорящего.

При этом к технологии предъявляются следующие требования:

• Работа в режиме реального времени: задержки не увеличиваются более чем на 20 мс.
• Легкий: может работать на пользовательских устройствах.
• Качество: сравнимо с другими решениями (Zoom и Krisp) и даже превосходит конкурентов.

Прежде чем рассматривать доступные подходы и углубляться в нейронные сети, давайте рассмотрим некоторые основные понятия.

Звук — это волна. Микрофон реагирует на его распространение и выдает аналог, т. е. непрерывный сигнал. Для передачи и обработки аналоговый сигнал преобразуется в цифровой. Для этого существуют различные аппаратные и программные решения, но наиболее распространенным является импульсно-кодовая модуляция, или ИКМ. Частота — например, 44 100 Гц — определяет качество оцифрованного звука, а значение амплитуды обычно кодируется 16 битами.

Все методы фильтрации шума работают с цифровым сигналом, который представляет собой набор значений уровня сигнала, записываемых через равные промежутки времени.

Традиционные подходы

Одним из старейших известных методов улучшения речи является Спектральное вычитание . Идея очень проста: мы вычитаем спектр шума из спектра шума и получаем спектр только чистой речи, затем преобразуем его обратно из спектра в сигнал.

Зашумленный сигнал может быть представлен как Y [ N ] = S [ N ] + D [ N ], где S [ N ] — ясная речь, а D [ N ] — ясная речь, а D [ N ] — ясная речь и D [ N ] — D [ N ] — D [ N ] — D [ N ] — D [ N ] — D [ N ]. шум.

Алгоритм спектрального вычитания математически описывается следующим образом:

где х — спектр четкой речи, d̂ — предполагаемый спектр шума, X ( w ) — спектр входного сигнала.

Позже появился более продвинутый метод, названный Фильтр Винера , получивший популярность. Его идея заключается в минимизации расстояния между s и s . Это формулируется следующим образом:

, где s_s ( w ) — расчетный спектр, s_n ( w ) — спектр шума.

См. общую схему улучшения речи с помощью фильтра Винера ниже.

Однако оценка Винера, как почти все строгие математические результаты, основана на предположениях, которые не всегда выполняются на практике. Поэтому он плохо справляется с фильтрацией больших шумов и дает гораздо меньше возможностей подстроить алгоритм под внешние условия, чем алгоритмы машинного обучения, пришедшие ему на смену.

В наши дни на смену сложным математическим преобразованиям пришла магия нейронных сетей.

RNNoise

RNNoise стала одной из первых известных и успешных сетей, решивших проблему улучшения речи. RNNoise объединяет классические алгоритмы и сеть RNN (рекуррентная нейронная сеть). Основная идея заключается в использовании нейронной сети для объединения трех основных компонентов системы: VAD (обнаружение голосовой активности), вычисление спектра шума и вычитание спектра шума из исходного сигнала.

Сеть улавливает на входе зашумленный спектр сигнала, а на выходе отдает два тензора. Один из них предсказывает, является ли данный кадр речевым. А на второй нужно умножить кадр, чтобы получить четкую речь.

Конечно, за один проход обрабатывается не вся выборка сигнала, а только небольшое окно — в исходном RNNoise окно составляет 20 мс. На каждой последующей итерации окно сдвигается на 10 мс, что приводит к перекрытию и повторному анализу части окна.

Архитектура самой нейросети RNNoise выглядит примерно так:

NSNet

Более продвинутый подход предложили специалисты Microsoft. В NSNet величина извлекается из кадра после преобразований STFT (кратковременное преобразование Фурье) и LPS (логарифмические спектры мощности).

Признаки вычисляются в окне 32 мс, перекрытие составляет 24 мс. Другими словами, сеть возвращает дешумированную речь в кадрах длительностью 8 мс.

Чистый сигнал дополняется шумом (см. аугментация данных) и полученная спектрограмма подается на вход при обучении сети. Для обучения NSNet использует среднеквадратичное расстояние между исходной чистой спектрограммой сигнала и спектрограммой, полученной в результате работы нейронной сети.

DCCRN

Следующим шагом на пути к улучшению речи стал DCCRN. DCCRN имеет архитектуру, подобную сети U, где все операции представлены сложными операциями. Основная концепция метода заключается в использовании не только величины сигнала, но и фазы. Это улучшает качество шумоподавления, на которое способна нейронная сеть, по сравнению с предыдущим решением NSNet.

Но за высокое качество DCCRN приходится платить. Во-первых, исходная сеть не может работать в режиме реального времени. Авторы решили эту проблему, вставив рекурсивный слой между кодировщиком и декодером. Во-вторых, модель сложна в реализации и не адаптирована к окнам произвольных размеров. Третьим недостатком DCCRN является размер модели и скорость ее работы. По словам авторов, для обработки 32 мс на Intel i5–8250U требуется около 3 мс. То есть для этой сети с окном перекрытия 8 мс Фактор реального времени (RT) (метрика, показывающая, во сколько раз быстрее обрабатывается сигнал, чем принимается) будет меньше 3. На более слабом оборудовании реальный -time обработка, вероятно, не может быть достигнута с такими параметрами.

PoCoNet

PoCoNet — это современное решение Amazon для улучшения речи, которое улучшает все предыдущие подходы.

Архитектура PoCoNet похожа на DCCRN, поскольку она также похожа на U-net. Но вместо сложных блоков авторы вводят Блок плотного внимания. Нейронная сеть включает слои самоконтроля для захвата глобального контекста.

Основное отличие PoCoNet от предыдущих работ заключается во введении частотно-позиционного встраивания. Этот механизм аналогичен работе позиционного кодирования архитектуры трансформатора: входная спектрограмма объединяется с позиционными вложениями, которые вычисляются следующим образом:0003

Где k = 10 и зависит только от частоты, а F — от полосы частот, но не от времени.

Однако у PoCoNet есть существенные недостатки:

• Низкая скорость обучения: обучение такой модели на восьми Tesla V100 занимает четыре дня.
• Медленная работа: 1 секунда звука обрабатывается на Tesla V100 за 0,65 секунды.

DTLN

Проанализировав текущие работы в области улучшения речи, остановились на DTLN. При правильной настройке он обеспечивает качество, сравнимое с DCCRN и PoCoNet, но при этом имеет небольшой размер и хорошую скорость передачи данных в реальном времени.

Идея DTLN (сети LSTM с преобразованием двух сигналов) включает в себя 2 этапа. Сначала, как и в предыдущих работах, делаем Кратковременное преобразование Фурье (STFT), передаем величину в нейросеть и получаем вектор, на который умножаем величину. Затем делаем Обратное Быстрое Преобразование Фурье (IFFT) и отправляем полученный сигнал на вторую часть входа сети, на выходе которой получаем полностью обесшумленный сигнал.

Важные для нас преимущества DTLN заключаются в том, что модель занимает менее 4 МБ, а обработка 32 мс на Intel i5 6600k занимает 0,65 мс. Это в 5 раз быстрее, чем DCCRN, и несравненно быстрее, чем PoCoNet. Метрики качества мы рассмотрим более подробно ниже, но в целом DTLN отстает от лучших моделей примерно на 10%. С учетом того, что он соответствует остальным нашим требованиям, нас это устраивает.

К сожалению, исходная модель не способна обрабатывать реверберированные сигналы (отраженные от стен, вызывающие эффект флаттерного эха). После обработки появляется субъективно неприятный шорох. Именно поэтому мы решили доработать модель и устранить проблемы самостоятельно.

Что мы используем

В настоящее время мы используем архитектуру, подобную DTLN, которая немного тяжелее исходной, но быстрее. Благодаря реализации на C++ скорость работы составляет ~0,2 мс на 10 мс речи. Сеть работает с окном 30 мс и перекрытием 20 мс. При выборе размера окна мы отказались от классической комбинации перекрытия 32 мс и 24 мс, чтобы обеспечить более плавную интеграцию с WebRTC и Opus.

Данные обучения

Как мы все знаем, конечный результат нейронных сетей сильно зависит от данных, используемых для их обучения. К счастью, в открытом доступе есть отличные и большие наборы данных с выложенными шумами и четкой человеческой речью: MUSAN, AudioSet, WHARM!, LibriVox, RIR.

В качестве идеальных эталонных образцов мы будем использовать записи человеческой речи, сделанные в идеальных условиях. С помощью шума подготовим обучающие выборки для нейросети. Для этого мы объединяем речь и шум в определенных пропорциях, как показано на схеме ниже.

Полученный зашумленный сигнал отдаем в нейросеть для усиления и сравниваем результат с эталонной исходной записью речи, постепенно обучая сеть.

Обратите внимание, мы не разделяем шумы по типам — мы просто используем их суммарную громкость (сейчас у нас около 900 часов четкой речи и 10 000 часов шумов для обучения). Поскольку нейронная сеть должна обучаться на большом объеме разнообразных данных, в конечном итоге она может отфильтровывать как стационарный, так и нестационарный шум. Прямо сейчас фильтрация нестационарного шума остается сложной задачей.

Обучение нашей модификации сети типа DTLN на таких данных занимает около двух дней на Tesla T4.

Функция потерь и оценка качества

В большинстве статей в качестве функции потерь используется MSE: результаты более высокого качества.

Измерение «высокого качества» и то, как его можно оценить, здесь непростая проблема. Простое сравнение по отклонению от эталона не покажет, действительно ли пользовательский опыт улучшился.

Таким образом, метрики качества в задачах улучшения речи достаточно сложны и пытаются оценить, насколько речь в дешумированной выборке оказалась разборчивой. Показатели PESQ обычно используются для сравнения моделей (перцептивная оценка качества речи). Они были специально разработаны для моделирования субъективной оценки восприятия человеческой речи, используемой в телекоммуникациях. Метрика PESQ в некотором приближении должна соответствовать средней экспертной оценке по шкале от 1 (плохо) до 5 (отлично). Но поскольку абсолютные значения очень сильно зависят от начальных условий тестирования, мы используем метрику только для определения прогресса решения, предназначенного для использования в производственной среде.

В таблице ниже, помимо самой метрики PESQ и свойств нейронной сети (обработка реверберации, а также размер окна и приращения) есть две характеристики, которые могут оказать существенное влияние на выбор архитектуры: Фактор реального времени и память .

На практике Фактор реального времени показывает скорость работы. Чем он больше, тем быстрее мы обрабатываем входящий сигнал. Коэффициент RT 45,6 нашей модификации сети DTLN означает, что 1 секунда будет обработана быстрее, чем 25 мс. А сетям, как дано, потребуется более 80 мс для обработки той же секунды. ROM напрямую влияет на окончательный размер приложения и очень важен, когда, как в нашем случае, шумоподавление является лишь одной из функций.

Однако метрика есть только метрика — она не может учитывать абсолютно все. Например, в сигнале, обработанном исходным DTLN с неприятным свистом, значение метрики отличное. Вот почему мы также проверяем результаты на слух: например, проверяем настройки на рабочих встречах и смотрим, сможем ли мы принять к сведению воображаемых (бесшумных) питомцев.

Что не получилось

Работая над улучшением модели DTLN, мы опробовали разные идеи, которые иногда могут помочь при решении проблем с обучением нейронных сетей. Некоторые из них, перечисленные ниже, оказались бесполезными.

• Мы экспериментировали с функциями потерь, пробовали MSE и функцию потерь на основе сети качества. Но это не привело к улучшению качества модели. Выбранная функция SNR оказалась наиболее удачной.
• Мы пытались увеличить количество слоев в нейронной сети, но и это не помогло улучшить качество.
• Генерация данных для обучения без добавления новых шумов или четкой речи не приводит к улучшению. Если из тех же необработанных шумов и записей речи сгенерировать дополнительную тысячу часов зашумленных сигналов, обучение займет больше времени, но не повысит качество улучшения речи.

В настоящее время наша модель улучшения речи работает на внутреннем сервере для звонков, iOS, Android и реализована в нативном приложении для Windows, macOS и Linux. На iOS и macOS модель работает на Core ML, а для других платформ мы используем TensorFlow Lite.

Предлагаем читателям самостоятельно оценить работу получившегося шумоподавителя. Клиентское шумоподавление уже работает в приложении ВК для iOS и Android и доступно для десктопа в нативном клиенте для звонков.

Базовый рецепт, который вы можете воспроизвести для себя, требует следующих ингредиентов: сеть DTLN, данные с открытым исходным кодом для обучения, соотношение сигнал/шум как функция потерь и возможность проверки качества шумоподавления на слух. В результате голоса будут намного лучше слышны в записях или аудиозвонках.

Вот несколько советов, которые помогли нам добиться лучших результатов, чем мы ожидали.

• Если нейронную сеть научить работать с реверберированными сигналами, то звук улучшенной речи будет приятнее, даже если это не будет отображаться в метриках.
• Вместо традиционного размера окна 32 мс подойдет окно 30 мс с перекрытием 20 мс. Разницы в производительности сети нет, но интеграция с WebRTC и аудиокодеком делает ее более удобной.
• Пользовательский модуль улучшения речи можно комбинировать со встроенным WebRTC для лучшего подавления микроскопических шумов.
• В общем, лучше всего использовать WebRTC и его возможности на полную катушку. Например, WebRTC Voice Activity Detection со слабыми настройками перед шумоподавлением может снизить нагрузку в несколько раз. Пока никто не говорит, окно идет с нулями и можно просто листать буфер. При такой конфигурации на серверной версии мы получили 3% загрузки процессора вместо 11%.

Все это входит в новый пайплайн звонков ВКонтакте, рассчитанный на тысячи одновременных участников. В краткосрочной перспективе нас больше всего интересует обеспечение стабильной работы модели в продакшене, а также отзывы (вы можете помочь нам в комментариях — профессиональный опыт невероятно ценен). Позже, возможно, мы продолжим эксперименты и попробуем, например, сделать персонифицированный шумоподавитель, используя вектор диктора для тренировки и лучшего выделения голоса конкретного человека из шума.

Победители ВКонтакте Хакатона 2018 сделали донорство крови проще

Команда «Рабочее название», состоящая из выпускников Университета ИТМО и Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого, завоевала Гран-при на хакатоне ВКонтакте 2018. Они разработали приложение VK Donors по заказу DonorSearch. Приложение направлено на повышение осведомленности о донорстве крови, поощрение людей к сдаче крови и налаживание связи между донорами и центрами донорства крови. В приложении вы можете написать о том, что именно вы хотите сдать (цельную кровь, плазму или другие компоненты крови) и в каком городе, прочитать о процедуре и получить другую полезную информацию (например, о центрах сдачи крови в вашем городе). которые больше всего нуждаются в вашем пожертвовании). В интервью ITMO.NEWS победители рассказали, как это приложение поможет популяризировать донорство крови в России.

Какой университет вы закончили и чем занимаетесь сейчас?

Елена Селиванова: Я закончила бакалавриат и магистратуру приборостроения в Университете ИТМО. А еще я защитил здесь кандидатскую диссертацию. Сейчас я full-stack разработчик в компании Аркадия. Сейчас мы работаем над образовательной платформой под названием Itlearning. Он во многом похож на российскую платформу Дневник.ру, но рассчитан как на младшие, так и на высшие ступени образования: от детских садов и начальных школ до колледжей. До этого я разрабатывал системы видеонаблюдения для казино.

Григорий Французов: Я тоже учился в ИТМО на приборостроение. После окончания института сначала работал на заводе по производству станков с ЧПУ, но через некоторое время решил стать программистом. Я долгое время был сооснователем компании по производству камер контроля скорости, фиксирующих нарушения правил дорожного движения. Три года назад я стал фрилансером и сейчас работаю над целым рядом проектов.

Алексей Марголин: Я тоже учился в ИТМО, но закончил Санкт-Петербургский Государственный Университет Промышленных Технологий и Дизайна. Я работаю фрилансером и лектором в CISCO (CCNA).

Команда «Рабочее название»

Пешехонов Денис : Окончил Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого по специальности инженер-электрик. Уже во время учебы я начал участвовать в различных проектах, чтобы заработать немного денег, а затем начал запускать собственные проекты. К моменту окончания университета я был опытным программистом и уже имел стабильный доход. Сейчас я тоже работаю фрилансером.

Почему вы решили принять участие в хакатоне? Был ли у вас такой опыт раньше?

Григорий Французов: Это я придумал. Я очень давно хотел поучаствовать в этом хакатоне. Это был мой второй раз, когда я принимал участие в таком конкурсе; Первым был хакатон от Intel. Он был посвящен встраиваемым решениям Intel на платформе Edison. Тогда компания активно продвигала платформу в России. Мне очень понравилась атмосфера хакатона и мне всегда хотелось поучаствовать в чем-то подобном. И тут я узнал об этом хакатоне ВКонтакте. Я спросил своих друзей, интересующихся программированием, не хотят ли они присоединиться ко мне, и Денис вызвался. Он предположил, что нам нужны два фронтенд-разработчика и два бэкенд-разработчика в нашу команду. Я связался с Леной, а Денис пригласил Алексея. Итак, мы с Леной отвечали за бэкенд, а Денис и Алексей — за фронтенд.

Хакатон ВКонтакте 2018

Почему ты выбрал благотворительный трек?

Денис Пешехонов: Вообще-то мы очень рационально подошли к выбору трассы. Просмотрев все трассы, мы выбрали несколько, которые показались нам наиболее захватывающими, и оценили каждую по трем критериям: было ли нам интересно, технически выполнимо и была ли большая конкуренция. Используя этот контрольный список, мы нашли именно то, что искали. Благотворительность — интересная сфера, проще придумать что-то уникальное, особенно в России, где технических решений в этой области не так много. Кроме того, задача была достаточно ясной, и мы знали, что справимся. И последнее, но не менее важное: Лена и Гриша сами являются донорами и у них были полезные связи, которые могли пригодиться.

Елена Селиванова: Другие ребята подошли к выбору трека более технично, а мне захотелось заняться кейсом DonorSearch с того момента, как я о нем услышала. Я сам являюсь донором и давно знаю о проблемах, существующих в этой сфере. Что мне также понравилось в этом проекте, так это то, что он мог помочь людям; Меня очень привлекал этот социальный аспект работы.

Григорий Французов : Когда я учился в ИТМО, я был членом студенческого совета, и мы организовали первый в истории университета День донора. В рамках этого я познакомился с людьми из Красного Креста; они пропагандировали донорство крови среди студентов. Следующие семь лет я был волонтером в Красном Кресте, поэтому завел много знакомств среди работающих там специалистов, которые понимали сложности как волонтерства, так и донорства крови и знали процесс привлечения новых доноров. Вот почему у меня уже были люди, к которым можно было обратиться и задать вопросы, когда мне нужна была поддержка. Различные центры сдачи крови часто предъявляют разные требования к тому, какие противопоказания вам придется учитывать и какие меры предосторожности вам придется соблюдать при сдаче крови, и для нас было бесценным иметь кого-то, кто разъяснил бы нам все это.

Фото: donsearch.org

На благотворительном пути было два случая. Почему вы выбрали DonorSearch?

Григорий Французов: Да, в треке Благотворительность представили свои кейсы две организации: DonorSearch (донорство крови) и Фонд «Рэй», помогающий бездомным животным. DonorSearch — сайт, представляющий собой своеобразную социальную сеть для доноров, направленную на построение коммуникации между донорами и центрами сдачи крови.

А лексей марголин: Сначала мы стояли в очереди, потому что конкуренция была очень большая. Чтобы получить разрешение на участие, вы должны были продемонстрировать большой интерес и мотивацию. Поскольку мы регулярно задавали вопросы, вскоре нас добавили в основной список.

Какую проблему вам нужно было решить для DonorSearch?

Елена Селиванова: Основной целью нашего сайта является мотивация пользователей к сдаче крови, а также привлечение новых доноров и удержание постоянных доноров, которые сдают кровь раз в два-три месяца. DonorSearch как веб-сайт и мобильное приложение для Android и iOS, которое работает как альтернативный интерфейс для веб-сайта и не выполняет никаких дополнительных функций.

Приложение VK Donors

Григорий Французов: DonorSearch располагает проверенными данными о графиках работы пунктов сдачи крови, их местонахождении и потребности в конкретных группах крови. Например, могут быть ситуации, когда в одном центре может быть избыток второй группы крови, но именно этой группы крови не хватает в другом центре. Эта информация может быть доступна на их сайтах, но не все центры могут себе это позволить, в основном те, которые расположены в крупных городах. Остальные выкладывают эту информацию в свои группы в ВК или выбирают рассылку новостей. Усилиями волонтеров DonorSearch обрабатывает эти данные и заносит их в свою базу данных. В рамках хакатона представители сайта предоставили нам демо-копию своей базы данных вместе с ее техническим интерфейсом, который представляет собой отдельный веб-портал для разработчиков, позволяющий получать конкретные данные путем специальных запросов.

Поскольку социальные сети имеют такой огромный охват, нашей задачей было интегрировать все это с социальной сетью ВК в единое приложение, с особым условием, чтобы это приложение отображалось в наиболее удобном и доступном для пользователей виде. Это было тем более показательно, что сам сайт DonorSearch вырос из простой группы ВКонтакте.

Какое решение вы предложили?

Денис Пешехонов: Приложение включено в список сервисов, доступных в рамках ВК, чтобы пользователям не нужно было что-то скачивать или где-то регистрироваться. Открывая приложение, пользователи видят три основные вкладки. Первый позволяет им ввести свою группу крови и резус-фактор и определить, что именно они могут сдать со своими особенностями крови: цельная кровь, плазма, эритроциты, тромбоциты или гранулоциты. До этого проекта я понятия не имел, что можно сдавать что-то кроме цельной крови. Эта вкладка также позволяет ввести правильное местоположение; некоторые люди в личных профилях указывают свой родной город в качестве своего текущего местоположения, когда они давно переехали и забыли изменить его в социальной сети.

Григорий Французов: Вторая вкладка представляет собой карту, на которой показаны все пункты сдачи крови в населенном пункте пользователя. Приложение использует данные геолокации пользователей и отображает все станции, доступные в базе данных DonorSearch для этого конкретного города. Важно отметить, что на карте отображаются только те центры, которые принимают группу крови и резус-фактор пользователя и нуждаются в них; иногда в донорстве может быть отказано, если в центре имеется излишек этой группы крови. Также важно учитывать, что не все центры готовы принимать новых доноров, а также доноров, у которых нет прописки города, в котором они проживают, что, собственно, и учтено нашей картой. Более того, он выделяет центры, в которых отсутствует группа крови и резус-фактор пользователя, указывая на то, что именно эти места им нужно учитывать в первую очередь.

Хакатон ВКонтакте 2018

Денис Пешехонов: Третья вкладка — это временная шкала, отображающая процесс сдачи крови. Он состоит из разных карт, каждая из которых имеет свою уникальную функцию. Например, когда вы записываетесь на сдачу крови, появляется специальная карточка с указанием противопоказаний, т. е. каким критериям вы должны соответствовать, чтобы сдать кровь. Вы также получите справочник с инструкциями о том, что вы должны сделать перед сдачей крови. Время от времени вы будете получать уведомления с действиями, которые необходимо предпринять. У вас также есть возможность загрузить сертификаты доноров, которые вы получаете после каждого пожертвования, в систему DonorSearch. После того, как сертификат будет подтвержден экспертами, вы можете записаться на прием для второй сдачи крови: через три-шесть месяцев после первой сдачи вам нужно будет подтвердить, что у вас нет заболеваний, которые могут помешать вам сдаю кровь второй раз. Эта вкладка также позволяет отменить встречу.

Елена Селиванова: Мы придумали особенность, которая будет мотивировать людей сдавать кровь. Считается, что в среднем каждое пожертвование спасает три жизни, поэтому DonorSearch ведет подсчет, сколько жизней пользователь спасает каждым пожертвованием. Мы решили пойти еще дальше и сделать этот счет более наглядным, и теперь на первой вкладке нашего приложения не только цифры, но и отображаются жизни, которые вы спасли как донор. Мы планируем добавить больше форматов празднования этих достижений, таких как интерактивные игры и возможность для пользователя пригласить своих друзей сдать кровь и объединиться в команды.

Были ли какие-либо технические препятствия, с которыми вам приходилось сталкиваться при работе над этим приложением?

Григорий Французов: Приложение состоит из двух частей, причем серверная часть связывает интерфейс с данными, предоставленными DonorSearch. Поскольку эти данные очень конфиденциальны, нам было запрещено включать их в единую базу данных, поскольку это нарушило бы политику в отношении персональных данных, но мы все же могли использовать их в течение короткого промежутка времени для презентации нашего прототипа.

Алексей Марголин: Приложение работает на Android, iOS и других платформах, поддерживающих приложение ВКонтакте. Для его создания мы использовали специальную платформу VK Apps, которая дает нашему приложению доступ к профилям пользователей ВКонтакте.

Какие планы на будущее?

Алексей Марголин: Мы хотели бы, и в этом нас поддерживает DonorSearch, превратить наше изобретение в полностью работоспособный продукт. Это требует от нас полного переписывания некоторых функций, но теперь у нас также есть больше времени, чтобы действительно подумать об этом и более подробно изучить пользовательский сценарий. Но наша главная цель на данный момент — сделать наше приложение на 100% юзабельным и запустить его в ВКонтакте, который очень хочет нам в этом помочь. В настоящее время он доступен только в демо-версии: он не позволяет пользователям записываться на прием, но они все еще могут найти все адреса и графики посещения центров сдачи крови, которые они могут посетить. Времени, которое у нас было на хакатоне, не хватило для реализации всех наших идей, поэтому мы успели только на самый минимум. Нам просто нужно время, чтобы сделать его полностью работоспособным.

ВКонтакте Хакатон 2018

Что, по вашему мнению, помогло вам выиграть хакатон?

Григорий Французов: Наш проект предлагал готовое решение, полностью соответствовал поставленной задаче и успешно отработал на демо-стадии. У нас были некоторые опасения по поводу того, что наша презентация была слишком простой, но это только способствовало нашему окончательному успеху.

Что лично вам запомнилось на этом хакатоне?

Григорий Французов : Впервые хакатон прошел в Главном штабе Государственного Эрмитажа, автором одного из шести кейсов конкурса. Это был очень необычный опыт для нас, участников, потому что у нас была единственная возможность провести весь день и ночь в этом историческом здании и отдохнуть возле величественной Александровской колонны.

Алексей Марголин: О ВК Хакатоне я впервые услышал четыре года назад, когда он проходил в Университете ИТМО и был довольно скромным мероприятием. В этом году в хакатоне приняли участие 400 разработчиков. За последние четыре года количество команд увеличилось в несколько раз с 34 до 120, а призовой фонд увеличился с 300 000 рублей до 1 500 000 рублей. Хакатон ВКонтакте сейчас является одним из самых масштабных мероприятий подобного рода в России.

This entry was posted in Популярное