{"id":360543,"date":"2024-05-21T00:55:23","date_gmt":"2024-05-21T00:55:23","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=360543"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=360543","title":{"rendered":"\u041f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u0412\u0441\u0435\u043c \u0434\u043e\u0431\u0440\u043e\u0433\u043e \u0434\u043d\u044f. \u0421\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u044f \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043e\u0442 Deep Learning School. \u041a\u0443\u0440\u0441 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043d\u044b\u0439, \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0432\u0435\u0436\u0435\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041c\u043d\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u0432\u0448\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u0443\u044e \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0443 (\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u043a\u0438, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430, fuzzy logics) \u0431\u044b\u043b\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043d\u043e \u043c\u0435\u0433\u0430-\u0443\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0431\u044f\u0442\u0430 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0437\u0430\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e \u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0435\u0449\u0435 \u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435. \u041f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0418\u0418-\u0441\u0444\u0435\u0440\u0430 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435.<\/p>\n

\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u0440\u0443\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0447\u0442\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u044d\u0434\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0435, \u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043c\u0435\u0433\u0430-\u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435, \u0438 \u0432\u043e\u0442 \u0447\u0442\u043e \u044f \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b\u0430. \u0423 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043e\u043c, \u0442\u0430\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u0442\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043a\u043e\u0440\u043c\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0435 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435. \u0410 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043f\u0442\u0438\u0446\u044b, \u043a\u0440\u043e\u0442\u044b, \u0447\u0443\u0436\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0437\u0434\u0435\u0441\u0443\u0449\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0430\u043a\u0438 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u0436\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0438\u0442\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0438 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c. \u0422\u0430\u043a \u0432\u043e\u0442, \u0430 \u0447\u0442\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043a\u0440\u0443\u0442\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043a \u0443\u043c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0435? \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b \u0437\u0434\u043e\u0440\u043e\u0432\u043e \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u0430 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0438. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0435\u043d\u044c\u043a\u043e \ud83d\ude42 <\/p>\n

\u0421\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0443, \u044d\u0442\u043e \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442, \u0443\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043d\u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0441\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435. \u0410\u043a\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u044e \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0438 \u0447\u0442\u043e \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0439\u0442\u0438. \u0418 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c, \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u043c \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c-\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0441\u043c\u0430\u0440\u0442\u0444\u043e\u043d\u0435.<\/p>\n

\u041b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    \u041a\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0435, \u0435\u0433\u043e \u0441\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0430\u044f IP \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043e\u043a \u0432 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c-\u0431\u043e\u0442.<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    \u0411\u043e\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e, \u0442\u043e \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u0442\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<\/li>\n

  4. \n

    \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u0442, \u0431\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0441\u044b\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u0443\u043c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0435 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u0443\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u043b\u044c\u0446\u0430.<\/p>\n<\/li>\n

  5. \n

    \u0423\u043c\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0430 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f (\u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0442\u0430\u0439\u043c\u0435\u0440\u0443, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440).<\/p>\n<\/li>\n

  6. \n

    \u0412\u043b\u0430\u0434\u0435\u043b\u0435\u0446 \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0442\u044c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u0430 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c-\u0431\u043e\u0442.<\/p>\n<\/li>\n

  7. \n

    \u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u0438\u0437 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442. <\/p>\n<\/li>\n

  8. \n

    \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 «\u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0443», \u0431\u043e\u0442 \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u043d\u0430 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u043b\u044c\u0446\u0443, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u043b \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u043c\u0438\u0440\u0435 \u0442\u044c\u043c\u0430, \u0432 \u0446\u0435\u043b\u044f\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b\u0430 Single Shot MultiBox Detector model for object detection<\/strong> (\u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 SSD-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c), \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 NVIDIA. \u042d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 ResNet-50 (\u043f\u043e\u0431\u0435\u0434\u0438\u0432\u0448\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445 ImageNet 2015 \u0433\u043e\u0434\u0430<\/a>), \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u043e\u0434 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f, \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434\u0447\u0435\u0440\u043a\u043d\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043e\u043c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. SSD-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0437\u0430\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0443\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0438 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u043e\u043d\u0430 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0442\u0443 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n

    1 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c: \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435<\/h2>\n

    \u041f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043d\u0430 Python 3.11<\/p>\n

    \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442, \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438<\/p>\n

    pip install numpy scipy scikit-image matplotlib pip install pyTelegramBotAPI pip install SpeechRecognition pip install pydub pip install pydub[ffmpeg] pip install pydub opencv-python-headless opuslib <\/code><\/pre>\n
    \u0421\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c: \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0435\u0435 \u0432 «\u0431\u043e\u0435\u0432\u043e\u0439» \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c. \u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 GPU \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430 CUDA, \u0442.\u043a. CPU \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u0438 \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e. \u042f \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0432 Google Colab GPU<\/p>\n
    import torch precision = 'fp32' ssd_model = torch.hub.load('NVIDIA\/DeepLearningExamples:torchhub',                             'nvidia_ssd', model_math=precision) utils = torch.hub.load('NVIDIA\/DeepLearningExamples:torchhub',                         'nvidia_ssd_processing_utils') ssd_model.to('cuda') ssd_model.eval()<\/code><\/pre>\n
    \u041c\u043e\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c google disk, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b<\/p>\n
    from google.colab import drive drive.mount('\/content\/drive') torch.save(ssd_model.state_dict(), 'ssd_model.pth')<\/code><\/pre>\n
    \u041f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438<\/p>\n
    import telebot import cv2 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np  from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.patches as patches  import os import speech_recognition as sr  from pydub import AudioSegment import subprocess  import time<\/code><\/pre>\n<\/p>\n
    2 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c: \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0438<\/h2>\n
    \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e. \u0412 \u0446\u0435\u043b\u044f\u0445 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043c\u044b \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u043e\u0442\u0430, \u043d\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0435 — \u043e\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0432 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435.<\/p>\n
    def filter(uri):     # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0444\u043b\u0430\u0433\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \"cat\"     is_detected_cat = 0          # \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445     inputs = [utils.prepare_input(uri)]          # \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 'fp16'     tensor = utils.prepare_tensor(inputs, precision == 'fp16')      # \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c SSD-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438     with torch.no_grad():         detections_batch = ssd_model(tensor)      # \u0414\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f     results_per_input = utils.decode_results(detections_batch)          # \u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 0.20     best_results_per_input = [utils.pick_best(results, 0.20) for results in results_per_input]          # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f \u0441 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430\u043c     classes_to_labels = utils.get_coco_object_dictionary()      # \u0418\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0441 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438     for image_idx in range(len(best_results_per_input)):         # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432         fig, ax = plt.subplots(1)                  # \u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f         image = inputs[image_idx] \/ 2 + 0.5         ax.imshow(image)                  # \u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0443\u0433\u043e\u043b\u044c\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u0441 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e         bboxes, classes, confidences = best_results_per_input[image_idx]         for idx in range(len(bboxes)):             left, bot, right, top = bboxes[idx]             x, y, w, h = [val * 300 for val in [left, bot, right - left, top - bot]]             rect = patches.Rectangle((x, y), w, h, linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none')             ax.add_patch(rect)                          # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u043c \"cat\"             class_cat = classes_to_labels[classes[idx] - 1]             if (class_cat == 'cat'):                 is_detected_cat = 1                          # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0438 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438             ax.text(x, y, \"{} {:.0f}%\".format(classes_to_labels[classes[idx] - 1], confidences[idx]*100), bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.5))         # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f     plt.savefig(\"filtered_image.jpg\")          # \u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u043b\u0430\u0433\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \"cat\"     return is_detected_cat <\/code><\/pre>\n
    3 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c: \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c-\u0431\u043e\u0442\u0430<\/h2>\n
    \u0411\u043e\u0442\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 @BotFather<\/a>, \u0432 \u0446\u0435\u043b\u044f\u0445 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d.<\/p>\n
    \u041f\u0438\u0448\u0435\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0443 \u0431\u043e\u0442\u0430, \u043d\u0430\u0448 \u0431\u043e\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u043c\u0435\u0442\u044c:<\/p>\n
    \u0417\u0434\u043e\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f<\/p>\n
    @bot.message_handler(commands=['start']) def start_message(message):     bot.send_message(message.chat.id, '\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u041f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443.') <\/code><\/pre>\n
    \u0412 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u044f \u043d\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0441 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u043e\u0439, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0431\u043e\u0442 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0439. \u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0434\u0438 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0430\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0442\u0430. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0440\u0435\u0430\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e-\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0442\u0430, \u043d\u0430\u0434\u043e \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430-\u0441\u0435\u0442 \u0441 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f\u043c\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0442\u0430 \u0438 \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0433\u043e. <\/p>\n
    \u041f\u043e\u0441\u044b\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u043d\u0430 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0442\u0430<\/p>\n
    @bot.message_handler(content_types=['photo']) def process_image(message):      # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435     file_id = message.photo[-1].file_id     file_info = bot.get_file(file_id)     file_path = file_info.file_path      # \u0421\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443     downloaded_file = bot.download_file(file_path)      # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a     with open('image.jpg', 'wb') as f:         f.write(downloaded_file)      is_detected_cat = filter(\"image.jpg\")      # \u041e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435     with open('filtered_image.jpg', 'rb') as f:         bot.send_photo(message.chat.id, f)      if is_detected_cat == True:         bot.reply_to(message, \"\u041f\u0440\u0438\u0448\u0435\u043b \u0442\u0432\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0442. \u041a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0430 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0430\") <\/code><\/pre>\n
    \u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0430\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 «\u0437\u0430\u043a\u0440\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0443». \u041a\u043e\u0434 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u044f\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n
    @bot.message_handler(content_types=['voice']) def process_voice_message(message):     # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0438     file_id = message.voice.file_id     file_info = bot.get_file(file_id)     file_path = file_info.file_path      # \u0421\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435     downloaded_file = bot.download_file(file_path)      # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a     voice_file_path = 'voice_message.ogg'     with open(voice_file_path, 'wb') as f:         f.write(downloaded_file)      # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442     input_file = 'voice_message.ogg'     audio = AudioSegment.from_file(input_file, format='ogg')      # \u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 WAV     output_file = 'audio.wav'     audio.export(output_file, format='wav')       recognizer = sr.Recognizer()     with sr.AudioFile(output_file) as source:         audio_data = recognizer.record(source)         text = recognizer.recognize_google(audio_data, language='ru')  # \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e         print(text)      # \u041e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e     bot.reply_to(message, text)      # \u0423\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b     os.remove(output_file)  <\/code><\/pre>\n
    4 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c: \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a!<\/h2>\n
    \u041d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0432 Google Colab \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0431\u043e\u0442\u0430 \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
    bot.polling()<\/code><\/pre>\n
    \u0410 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u043e, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0431\u043e\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043a\u0440\u0443\u0433\u043b\u043e\u0441\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c Google Colab. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u044f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u043e.<\/p>\n
    \u0412\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430, \u0430 \u043d\u0435 \u0432\u043e\u0442 \u044d\u0442\u0438 \u0432\u043e\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b \u043c\u0438\u0440\u0430))))<\/p>\n
    \u0410 \u0447\u0442\u043e \u0436\u0435 \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435…<\/h2>\n
    \u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435 — \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u0443\u0436 \u0438\u0434\u0435\u0438 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0443\u0442\u0441\u044f. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0421\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0441 \u0435\u0433\u043e \u043f\u0438\u0442\u043e\u043c\u0446\u0435\u043c \u0438 \u043e\u0442\u0442\u044e\u043d\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u0446\u0435\u043b\u044f\u0445 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 «\u0443\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f» \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u043c\u0430\u0448\u043d\u0435\u0433\u043e \u043f\u0438\u0442\u043e\u043c\u0446\u0430. \u0411\u0435\u0441\u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0440 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u0430 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u043e\u0439 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 «\u0443\u043c\u043d\u044b\u043c\u0438» \u0432\u0435\u0449\u0430\u043c\u0438, \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0445 \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0438. \u041f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0438\u0442\u043e\u043c\u0446\u0430 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e.<\/p>\n
    \u0418\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0438<\/h2>\n
    SSD: Single Shot MultiBox Detector<\/a><\/p>\n
    \u0428\u043a\u043e\u043b\u0430 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0424\u041f\u041c\u0418 \u041c\u0424\u0422\u0418<\/a><\/p>\n
    \u041f\u0440\u044b\u0436\u043e\u043a \u0434\u043e \u043d\u0435\u0431\u0435\u0441: \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c \u0431\u043e\u0442\u0430 \u043d\u0430 Python \u0432 serverless \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0435<\/a><\/p>\n
    \u041c\u043e\u0439 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a \u043d\u0430 Github<\/a><\/p>\n
    \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0435<\/h2>\n
    \u0414\u0430, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0432 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u043a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u043c\u0430, \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435. \u041d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0432 \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b, \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041f\u043b\u044e\u0441 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f. \u0410 \u0432\u043e\u0442 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0438\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
    <\/div>\n

     \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438      https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/774850\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
    <\/div>\n
    \n
    \n
    \n
    \n
    \u0412\u0441\u0435\u043c \u0434\u043e\u0431\u0440\u043e\u0433\u043e \u0434\u043d\u044f. \u0421\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043d\u0435\u0434\u0430\u0432\u043d\u043e \u044f \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043e\u0442 Deep Learning School. \u041a\u0443\u0440\u0441 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043d\u044b\u0439, \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0432\u0435\u0436\u0435\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041c\u043d\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u0432\u0448\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u0443\u044e \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0443 (\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u043a\u0438, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430, fuzzy logics) \u0431\u044b\u043b\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043d\u043e \u043c\u0435\u0433\u0430-\u0443\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430 \u0441\u0447\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0431\u044f\u0442\u0430 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0437\u0430\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e \u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0435\u0449\u0435 \u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435. \u041f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0418\u0418-\u0441\u0444\u0435\u0440\u0430 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435.<\/p>\n
    \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u043e\u0441\u044c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u0440\u0443\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0447\u0442\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u044d\u0434\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0435, \u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043c\u0435\u0433\u0430-\u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435, \u0438 \u0432\u043e\u0442 \u0447\u0442\u043e \u044f \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b\u0430. \u0423 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043e\u043c, \u0442\u0430\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u0442\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043a\u043e\u0440\u043c\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0432 \u043c\u043e\u0435 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435. \u0410 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043f\u0442\u0438\u0446\u044b, \u043a\u0440\u043e\u0442\u044b, \u0447\u0443\u0436\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0437\u0434\u0435\u0441\u0443\u0449\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0430\u043a\u0438 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u0436\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0438\u0442\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0438 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c. \u0422\u0430\u043a \u0432\u043e\u0442, \u0430 \u0447\u0442\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043a\u0440\u0443\u0442\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043a \u0443\u043c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0435? \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b \u0437\u0434\u043e\u0440\u043e\u0432\u043e \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u0430 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0438. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0435\u043d\u044c\u043a\u043e \ud83d\ude42 <\/p>\n
    \u0421\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0443, \u044d\u0442\u043e \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442, \u0443\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043d\u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0441\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435. \u0410\u043a\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u044e \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0438 \u0447\u0442\u043e \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0439\u0442\u0438. \u0418 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c, \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u043c \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c-\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0441\u043c\u0430\u0440\u0442\u0444\u043e\u043d\u0435.<\/p>\n
    \u041b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0430\u044f:<\/p>\n
      \n
    1. \n
      \u041a\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043a \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0435, \u0435\u0433\u043e \u0441\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0430\u044f IP \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043e\u043a \u0432 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c-\u0431\u043e\u0442.<\/p>\n<\/li>\n
    2. \n
      \u0411\u043e\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e, \u0442\u043e \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0432 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n
    3. \n
      \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u0442\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<\/li>\n
    4. \n
      \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u0442, \u0431\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0441\u044b\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u0443\u043c\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0435 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u0443\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u043b\u044c\u0446\u0430.<\/p>\n<\/li>\n
    5. \n
      \u0423\u043c\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0430 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f (\u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0442\u0430\u0439\u043c\u0435\u0440\u0443, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440).<\/p>\n<\/li>\n
    6. \n
      \u0412\u043b\u0430\u0434\u0435\u043b\u0435\u0446 \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0442\u044c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043d\u0430 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c-\u0431\u043e\u0442.<\/p>\n<\/li>\n
    7. \n
      \u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u0438\u0437 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442. <\/p>\n<\/li>\n
    8. \n
      \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 «\u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0443», \u0431\u043e\u0442 \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u043d\u0430 \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043b\u0430\u0434\u0435\u043b\u044c\u0446\u0443, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u043b \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
      \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u043c\u0438\u0440\u0435 \u0442\u044c\u043c\u0430, \u0432 \u0446\u0435\u043b\u044f\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u044f \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043b\u0430 Single Shot MultiBox Detector model for object detection<\/strong> (\u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 SSD-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c), \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 NVIDIA. \u042d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 ResNet-50 (\u043f\u043e\u0431\u0435\u0434\u0438\u0432\u0448\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445 ImageNet 2015 \u0433\u043e\u0434\u0430<\/a>), \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u043e\u0434 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f, \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434\u0447\u0435\u0440\u043a\u043d\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043e\u043c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. SSD-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0437\u0430\u0442\u043e\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0443\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0438 \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u043e\u043d\u0430 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0442\u0443 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n
      1 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c: \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435<\/h2>\n
      \u041f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043d\u0430 Python 3.11<\/p>\n
      \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442, \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438<\/p>\n
      pip install numpy scipy scikit-image matplotlib pip install pyTelegramBotAPI pip install SpeechRecognition pip install pydub pip install pydub[ffmpeg] pip install pydub opencv-python-headless opuslib <\/code><\/pre>\n
      \u0421\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c: \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0435\u0435 \u0432 «\u0431\u043e\u0435\u0432\u043e\u0439» \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c. \u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 GPU \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430 CUDA, \u0442.\u043a. CPU \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u0438 \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e. \u042f \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0432 Google Colab GPU<\/p>\n
      import torch precision = 'fp32' ssd_model = torch.hub.load('NVIDIA\/DeepLearningExamples:torchhub',                             'nvidia_ssd', model_math=precision) utils = torch.hub.load('NVIDIA\/DeepLearningExamples:torchhub',                         'nvidia_ssd_processing_utils') ssd_model.to('cuda') ssd_model.eval()<\/code><\/pre>\n
      \u041c\u043e\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c google disk, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b<\/p>\n
      from google.colab import drive drive.mount('\/content\/drive') torch.save(ssd_model.state_dict(), 'ssd_model.pth')<\/code><\/pre>\n
      \u041f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438<\/p>\n
      import telebot import cv2 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np  from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.patches as patches  import os import speech_recognition as sr  from pydub import AudioSegment import subprocess  import time<\/code><\/pre>\n<\/p>\n
      2 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c: \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0438<\/h2>\n
      \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e. \u0412 \u0446\u0435\u043b\u044f\u0445 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043c\u044b \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u043e\u0442\u0430, \u043d\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u0435 — \u043e\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0432 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435.<\/p>\n
      def filter(uri):     # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0444\u043b\u0430\u0433\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \"cat\"     is_detected_cat = 0          # \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445     inputs = [utils.prepare_input(uri)]          # \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 'fp16'     tensor = utils.prepare_tensor(inputs, precision == 'fp16')      # \u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c SSD-\u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438     with torch.no_grad():         detections_batch = ssd_model(tensor)      # \u0414\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f     results_per_input = utils.decode_results(detections_batch)          # \u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 0.20     best_results_per_input = [utils.pick_best(results, 0.20) for results in results_per_input]          # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u0440\u044f \u0441 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430\u043c     classes_to_labels = utils.get_coco_object_dictionary()      # \u0418\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0441 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438     for image_idx in range(len(best_results_per_input)):         # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432         fig, ax = plt.subplots(1)                  # \u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f         image = inputs[image_idx] \/ 2 + 0.5         ax.imshow(image)                  # \u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0443\u0433\u043e\u043b\u044c\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u0441 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e         bboxes, classes, confidences = best_results_per_input[image_idx]         for idx in range(len(bboxes)):             left, bot, right, top = bboxes[idx]             x, y, w, h = [val * 300 for val in [left, bot, right - left, top - bot]]             rect = patches.Rectangle((x, y), w, h, linewidth=1, edgecolor='r', facecolor='none')             ax.add_patch(rect)                          # \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u043c \"cat\"             class_cat = classes_to_labels[classes[idx] - 1]             if (class_cat == 'cat'):                 is_detected_cat = 1                          # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 \u0438 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438             ax.text(x, y, \"{} {:.0f}%\".format(classes_to_labels[classes[idx] - 1], confidences[idx]*100), bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.5))         # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f     plt.savefig(\"filtered_image.jpg\")          # \u0412\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u043b\u0430\u0433\u0430 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \"cat\"     return is_detected_cat <\/code><\/pre>\n
      3 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c: \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c-\u0431\u043e\u0442\u0430<\/h2>\n
      \u0411\u043e\u0442\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 @BotFather<\/a>, \u0432 \u0446\u0435\u043b\u044f\u0445 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d.<\/p>\n
      \u041f\u0438\u0448\u0435\u043c \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0443 \u0431\u043e\u0442\u0430, \u043d\u0430\u0448 \u0431\u043e\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u043c\u0435\u0442\u044c:<\/p>\n
      \u0417\u0434\u043e\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f<\/p>\n
      @bot.message_handler(commands=['start']) def start_message(message):     bot.send_message(message.chat.id, '\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u041f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443.') <\/code><\/pre>\n
      \u0412 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u044f \u043d\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0441 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u043e\u0439, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0431\u043e\u0442 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0439. \u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0434\u0438 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0430\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0442\u0430. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0440\u0435\u0430\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e-\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0442\u0430, \u043d\u0430\u0434\u043e \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430-\u0441\u0435\u0442 \u0441 \u0444\u043e\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u044f\u043c\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0442\u0430 \u0438 \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0433\u043e. <\/p>\n
      \u041f\u043e\u0441\u044b\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u043d\u0430 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0442\u0430<\/p>\n
      @bot.message_handler(content_types=['photo']) def process_image(message):      # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435     file_id = message.photo[-1].file_id     file_info = bot.get_file(file_id)     file_path = file_info.file_path      # \u0421\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443     downloaded_file = bot.download_file(file_path)      # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a     with open('image.jpg', 'wb') as f:         f.write(downloaded_file)      is_detected_cat = filter(\"image.jpg\")      # \u041e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435     with open('filtered_image.jpg', 'rb') as f:         bot.send_photo(message.chat.id, f)      if is_detected_cat == True:         bot.reply_to(message, \"\u041f\u0440\u0438\u0448\u0435\u043b \u0442\u0432\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0442. \u041a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0430 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0430\") <\/code><\/pre>\n
      \u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0430\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 «\u0437\u0430\u043a\u0440\u043e\u0439 \u043a\u043e\u0440\u043c\u0443\u0448\u043a\u0443». \u041a\u043e\u0434 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u044f\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n
      @bot.message_handler(content_types=['voice']) def process_voice_message(message):     # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u043c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0438     file_id = message.voice.file_id     file_info = bot.get_file(file_id)     file_path = file_info.file_path      # \u0421\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435     downloaded_file = bot.download_file(file_path)      # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a     voice_file_path = 'voice_message.ogg'     with open(voice_file_path, 'wb') as f:         f.write(downloaded_file)      # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442     input_file = 'voice_message.ogg'     audio = AudioSegment.from_file(input_file, format='ogg')      # \u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 WAV     output_file = 'audio.wav'     audio.export(output_file, format='wav')       recognizer = sr.Recognizer()     with sr.AudioFile(output_file) as source:         audio_data = recognizer.record(source)         text = recognizer.recognize_google(audio_data, language='ru')  # \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e         print(text)      # \u041e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e     bot.reply_to(message, text)      # \u0423\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b     os.remove(output_file)  <\/code><\/pre>\n
      4 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c: \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a!<\/h2>\n
      \u041d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0432 Google Colab \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0431\u043e\u0442\u0430 \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
      bot.polling()<\/code><\/pre>\n
      \u0410 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u043e, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0431\u043e\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043a\u0440\u0443\u0433\u043b\u043e\u0441\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c Google Colab. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432 \u044f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u043e.<\/p>\n
      \u0412\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430, \u0430 \u043d\u0435 \u0432\u043e\u0442 \u044d\u0442\u0438 \u0432\u043e\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b \u043c\u0438\u0440\u0430))))<\/p>\n
      \u0410 \u0447\u0442\u043e \u0436\u0435 \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435…<\/h2>\n
      \u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435 — \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u0443\u0436 \u0438\u0434\u0435\u0438<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-360543","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/360543","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=360543"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/360543\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=360543"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=360543"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=360543"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}