Max Tkachenko

Label Studio and Heartex AI Platform

Opensource tool for data labeling and AI platform [2019-today]

Our platform helps you create better models in a shorter time. Annotate, label and explore your datasets using our opensource tool, making it ready for machine learning.

Speech recognition solutions

Language and speaker identification, diarization [2011]

I have a lot of R&D projects at ASM Solutions. Tensorflow, PyTorch, GMMs, iVector, FBanks, etc are widely used in my daily practice. I visit international conferences in this area and have publications there. All researches are run under Python and C++. Also we develop a speech processing SDK and make high performance computing solutions with CUDA.

TfMicro: Lightweight framework for Tensorflow

Build your tf models comfortably [2017-today]

Focus only on creating your TF model. All the rest TfMicro will be done for you. Multiprocessing data template, callbacks, keyboard operations, saving/loading/preloading models and much more. TfMicro

Testarium: Research tool, open source

Research tool to perform experiments and store results
as in the repository [2014-today]

It implements scientific template of experiments and uses numpy, colorama, flask, d3, jquery-ui and angular to provide powerful shell and beautiful presentation of your experimental data and scores.

It can be helpful for science researchers and their managers to monitor the work progress and to optimize parameters. I use it in my work with neural networks, speech recognition tasks and others. Go to testarium.makseq.com.

ECG Demodulator and iOS/Android Mobile App

FM Demodulator for the electrocardiogram signals (ECG) [2013-2014]
iOS/Android mobile app for ECG recording and management [2014-2015]

FM demodulator software for ECG was specially disigned for BIOSS ECG devices by me. It's used by KardioDom in the healthcare application HelterBook.

Later I designed and developed with my team iOS / Android application for KardioDom based on this demodulator. Go to App Store

Publications

Here is the list of my scientific publications (part of them are in russian only):

1. Lightweight embeddings for speaker verification. Maxim Tkachenko, Alexander Yamshinin, Mikhail Kotov. Speecom, 2018 link
2. Speech Enhancement for Speaker Recognition Using Deep Recurrent Neural Networks. Maxim Tkachenko, Alexander Yamshinin, Nikolay Luibimov, Mikhail Kotov. Speecom, 2017 link
3. Language Identification using Time Delay Neural Network D-Vector on Short Utterances. Maxim Tkachenko, Alexander Yamshinin, Nikolay Luibimov, Mikhail Kotov. Speecom, 2016 link
4. Danila Doroshin, Alexander Yamshinin, Nikolay Lubimov, Maxim Tkachenko. Shared latent subspace modelling within Gaussian-Binary Restricted Boltzmann Machines for NIST i-Vector Challenge 2014. Interspeech, 2015 link
5. Danila Doroshin, Maxim Tkachenko, Nikolay Lubimov, Mikhail Kotov. Application of l_1 Estimation of Gaussian Mixture Model Parameters for Language Identification. Speech and Computer Lecture Notes in Computer Science Volume 8113, 2013, pp 41-45 link
6. Maxim S. Tkachenko. Modeling Environment for Particles Configuration Control in Magnetic and Electric Fields. Intel International Science and Engineering Fair. Phoenix, 2005
Read more
М.С. Ткаченко. Среда для моделирования вычислительных задач. // Журнал Мир ПК – Диск, 2006, №4 (40), (2006a04_cd05.pdf), c.1-5.
М.С. Ткаченко, А.М. Умнов, А.В. Гиглавый. Инструментальная среда моделирования и визуализации исследования динамики электронов в магнитных и электрических полях. // В сб.: Материалы 28 Всероссийского семинара “Озон и другие экологически чистые окислители. Наука и технологии”. Москва, МГУ, 2 июня 2006, с. 124.
М.С. Ткаченко, А.В. Гиглавый, А.М. Умнов. Generation ISEF или рекомендации по подготовке и участию в Intel International Science and Engineering Fair на примере работы “Инструментальная среда моделирования и визуализации движения заряженных частиц в магнитных и электрических полях”. // Москва, изд-во МАКС Пресс, 2007, - 40 с. (Приложение: CD диск с примерами.)
А.М. Умнов, М.С. Ткаченко. Визуализация движения заряженных частиц в электромагнитных и магнитостатических полях в интерактивных обучающих программах. // В сб. трудов Международной научно-практической конференции “Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LabVIEW и технологии National Instruments”. Москва, 14-15 ноября 2003 г. –М.: изд-во РУДН, 2003, с.107-109.
М.С. Ткаченко, А.М. Умнов. Инструментальная среда визуализации и исследования движения заряженных частиц в магнитных и электрических полях. // В сб. аннотаций докладов по озонной тематике, представленных на семинарах в МЭИ и МГУ им. М.В. Ломоносова (1994-2008 гг.). Москва, изд-во МАКС Пресс, 2008, с. 87-88.
М.С. Ткаченко, А.М. Умнов. Инструментальная среда визуализации и исследования движения заряженных частиц в магнитных и электрических полях. // В сб. материалов 30-й Всероссийский семинар "Озон и другие экологически чистые окислители. Наука и технологии". Москва, изд-во МАКС Пресс, 2008, с. 301-302.
М.С. Ткаченко. Инструментальная среда моделирования и визуализации движения заряженных частиц в магнитных и электрических полях. // В сб. тезисов "Ломоносов-2008" секция "Физика". Москва, изд-во отдела оперативной печати физического факультета, 2008, с. 99-100.
М.С. Ткаченко, А.М. Умнов. Научно-практический журнал "Открытое образование". 6(77)'2009. c. 37-43.
М.С. Ткаченко, А.С. Лукин. Многомасштабный метод спектрального вычитания для подавления шумов в аудиосигналах. В сб. тезисов "DSPA-2010". Москва. 2010. с. 124-125
М.С. Ткаченко. Многомасштабный метод подавления шумов в аудиосигналах. Сборник тезисов лучших дипломных работ 2010. Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики. Москва, 2010, с. 20, ссылка
М.С. Ткаченко. Научно-познавательная статья: "Как слушать музыку". ссылка