import{s as L,n as S,o as z}from"../chunks/scheduler.f6b352c8.js";import{S as G,i as O,g as p,s as u,r as k,A,h as m,f as a,c as d,j as q,u as D,x as w,k as M,y as I,a as o,v as R,d as U,t as F,w as J}from"../chunks/index.7f38e934.js";import{H as N}from"../chunks/Heading.333929c4.js";function V(E){let i,b,f,g,l,_,s,P="Este ejericio no es calificable y esta pensado para ayudarte a familiarizar con las herramientas y librerias que estaras usando a traves del curso. Si ya tienes experiencia al usar Google Colab, 🤗 Datasets, librosa y 🤗 Transformers, puedes saltar este ejercicio.",v,r,T='<li>Crea un cuaderno de <a href="https://colab.research.google.com" rel="nofollow">Google Colab</a></li> <li>Usa para descargar la partición train de <a href="https://huggingface.co/datasets/facebook/voxpopuli" rel="nofollow"><code>facebook/voxpopuli</code> dataset</a> en el idioma de tu elección usando el modo de transmisión(streaming).</li> <li>Obten el tercer ejemplo del subconjunto <code>train</code> y exploralo. Dadas las caracteristicas que tiene este ejemplo, ¿En cuales tareas de audio puedes usar este dataset?</li> <li>Gráfica la forma de onda y el espectrograma.</li> <li>Ve al <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">🤗 Hub</a>, y explora modelos pre-entrenados que puedan ser usados para el reconocimiento automático de la voz en el idioma de tu elección.</li> <li>Compara la transcripción que obtienes de la pipeline con la transcripción original.</li>',x,n,$=`Si tienes problemas completando este ejercicio, puedes mirar la <a href="https://colab.research.google.com/drive/1NGyo5wFpRj8TMfZOIuPaJHqyyXCITftc?usp=sharing" rel="nofollow">solución</a>.
¿Has descubierto algo interesante? ¿Encontraste un buen modelo? ¿Obtuviste un bello espectrograma? Comparte tus descubrimientos en Twitter.`,y,c,H="En el siguiente capitulo aprenderás mas acerca de las arquitecturas para audio de transformers y entrenaras tu propio modelo",C,h,j;return l=new N({props:{title:"Ejercicio práctico",local:"ejercicio-práctico",headingTag:"h1"}}),{c(){i=p("meta"),b=u(),f=p("p"),g=u(),k(l.$$.fragment),_=u(),s=p("p"),s.textContent=P,v=u(),r=p("ol"),r.innerHTML=T,x=u(),n=p("p"),n.innerHTML=$,y=u(),c=p("p"),c.textContent=H,C=u(),h=p("p"),this.h()},l(e){const t=A("svelte-u9bgzb",document.head);i=m(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),b=d(e),f=m(e,"P",{}),q(f).forEach(a),g=d(e),D(l.$$.fragment,e),_=d(e),s=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(s)!=="svelte-zm9o20"&&(s.textContent=P),v=d(e),r=m(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),w(r)!=="svelte-13f45j7"&&(r.innerHTML=T),x=d(e),n=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(n)!=="svelte-1yetj8h"&&(n.innerHTML=$),y=d(e),c=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(c)!=="svelte-1l74i2i"&&(c.textContent=H),C=d(e),h=m(e,"P",{}),q(h).forEach(a),this.h()},h(){M(i,"name","hf:doc:metadata"),M(i,"content",X)},m(e,t){I(document.head,i),o(e,b,t),o(e,f,t),o(e,g,t),R(l,e,t),o(e,_,t),o(e,s,t),o(e,v,t),o(e,r,t),o(e,x,t),o(e,n,t),o(e,y,t),o(e,c,t),o(e,C,t),o(e,h,t),j=!0},p:S,i(e){j||(U(l.$$.fragment,e),j=!0)},o(e){F(l.$$.fragment,e),j=!1},d(e){e&&(a(b),a(f),a(g),a(_),a(s),a(v),a(r),a(x),a(n),a(y),a(c),a(C),a(h)),a(i),J(l,e)}}}const X='{"title":"Ejercicio práctico","local":"ejercicio-práctico","sections":[],"depth":1}';function Z(E){return z(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class W extends G{constructor(i){super(),O(this,i,Z,V,L,{})}}export{W as component};
