Создание голосовых AI-агентов с нуля

Голос становится новым стандартом взаимодействия с AI. Крупнейшие технологические компании — Meta, Google, Microsoft, NVIDIA и ведущие венчурные фонды — сходятся во мнении, что именно голосовые интерфейсы станут следующим этапом развития искусственного интеллекта.

Рынок Conversational AI стремительно растет, инвестиции в Voice AI увеличиваются с каждым годом, а спрос на специалистов, способных создавать интеллектуальных голосовых ассистентов, становится одним из самых высоких в индустрии.

Этот курс поможет вам не просто разобраться в технологии, а научиться создавать полнофункциональных голосовых AI-агентов промышленного уровня с использованием современных моделей, инструментов и архитектур.

Для кого этот курс

Программа разработана для:

• 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.

Предварительный опыт работы с голосовыми технологиями не требуется, однако рекомендуется уверенное владение Python и базовое понимание принципов машинного обучения.

Чему вы научитесь

По окончании курса вы сможете:

• 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.

Программа курса

За 8 практических модулей вы последовательно построите собственного голосового AI-агента.

Модуль 1. Архитектура голосовых AI-агентов

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

Модуль 2. Speech-to-Text (ASR)

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

Модуль 3. Text-to-Speech (TTS)

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

Модуль 4. LLM как интеллект голосового агента

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

Модуль 5. Инструменты, память и агентные системы

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

Модуль 6. Голосовые агенты в реальном времени

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

Модуль 7. Production-архитектура

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

Модуль 8. Финальный проект

Каждый студент создаст полноценного голосового AI-агента, которого можно использовать в реальных проектах.

На выбор несколько вариантов:

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

Практические инструменты

Во время обучения вы будете работать с теми же технологиями, которые используются в современных Voice AI-продуктах:

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

Исследовательский пакет

Каждый участник курса получает дополнительные материалы для развития собственного исследовательского проекта:

• 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.

Результат обучения

После завершения курса вы получите не только глубокое понимание архитектуры Voice AI, но и готовый проект уровня production, который можно включить в профессиональное портфолио.

Вы сможете самостоятельно создавать интеллектуальных голосовых ассистентов, внедрять современные языковые модели в речевые интерфейсы, проектировать масштабируемые системы и уверенно претендовать на позиции Voice AI Engineer, Conversational AI Engineer или AI Software Engineer.

Дополнительно

Этот пакет объединяет основной 8-дневный курс по созданию голосовых AI-агентов с исследовательским набором Research Starter Kit, предоставляя комплексную подготовку как для практической разработки, так и для начала научной работы в области Voice AI.

Помимо полного доступа к программе курса, вы получите записи всех занятий, учебные материалы, презентации, исходный код проектов и пожизненный доступ к материалам. Дополнительно в пакет входит персонализированная исследовательская дорожная карта, подготовленный черновик научной статьи по выбранной теме, тщательно подобранная подборка научных публикаций и готовый шаблон проекта со стартовым кодом.

Такой формат обучения подойдет разработчикам, инженерам, студентам и исследователям, которые хотят не только научиться создавать современные голосовые AI-системы, но и развиваться в научном направлении: публиковать исследования, готовиться к поступлению в магистратуру или аспирантуру, а также строить карьеру в области Voice AI и разговорного искусственного интеллекта.

Объединение курса и исследовательского пакета позволяет пройти путь от освоения практических навыков разработки голосовых AI-агентов до формирования собственной исследовательской темы и подготовки основы для первой научной публикации — в рамках одной образовательной программы.