import{s as S,n as j,o as A}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as U,i as k,g as p,s as c,r as z,A as D,h as f,f as n,c as u,j as b,u as F,x as w,k as q,y as N,a as s,v as R,d as B,t as G,w as I}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{H as J}from"../chunks/Heading.6643a2f7.js";function K(H){let a,h,_,v,l,x,r,L=`Добро пожаловать во второй раздел аудиокурса от Hugging Face! Ранее мы рассмотрели основы аудиоданных
и научились работать с наборами аудиоданных с помощью библиотек 🤗 Datasets и 🤗 Transformers. Мы обсудили различные
понятия, такие как частота дискретизации, амплитуда, битовая глубина, форма волны и спектрограммы, а также рассмотрели
способы предварительной обработки данных для подготовки их к использованию в предварительно обученной модели.`,g,o,M=`К этому моменту вы, возможно, уже хотите узнать о том, с какими аудиозадачами могут справиться 🤗 Transformers, и
у вас есть все необходимые базовые знания, необходимые для дальнейшего погружения! Давайте рассмотрим некоторые из
примеров умопомрачительных аудиозадач:`,T,i,y=`<li><strong>Аудио классификация</strong>: простая классификация аудиоклипов по различным категориям. Вы можете определить, лает ли
на записи собака или мяукает кошка, или к какому музыкальному жанру относится та или иная композиция.</li> <li><strong>Автоматическое распознавание речи</strong>: преобразование аудиоклипов в текст путем их автоматической транскрибации.
Вы можете получить текстовое представление записи разговора, например, “Как дела?“. Очень полезно для ведения заметок!</li> <li><strong>Диаризация диктора</strong>: Вы когда-нибудь задумывались, кто говорит в записи? С помощью 🤗 Transformers вы сможете определить,
кто из дикторов говорит в тот или иной момент времени в аудиоклипе. Представьте себе, что вы можете различить Алису и Боба
в записи их разговора.</li> <li><strong>Перевод текста в речь</strong>: создать дикторскую версию текста, которая может быть использована для создания аудиокниги,
помочь в обеспечении доступности (для людей с ограниченными возможностями) или дать голос NPC в игре. С 🤗 Transformers
вы легко сможете это сделать!</li>`,C,m,E=`В этом разделе вы узнаете, как использовать предварительно обученные модели для решения некоторых из этих задач с помощью
функции <code>pipeline()</code> из 🤗 Transformers. В частности, мы увидим, как предварительно обученные модели могут быть использованы
для классификации звука и автоматического распознавания речи.
Давайте начнем!`,P,d,$;return l=new J({props:{title:"Раздел 2. Краткое введение в аудиоприложения",local:"раздел-2-краткое-введение-в-аудиоприложения",headingTag:"h1"}}),{c(){a=p("meta"),h=c(),_=p("p"),v=c(),z(l.$$.fragment),x=c(),r=p("p"),r.textContent=L,g=c(),o=p("p"),o.textContent=M,T=c(),i=p("ul"),i.innerHTML=y,C=c(),m=p("p"),m.innerHTML=E,P=c(),d=p("p"),this.h()},l(t){const e=D("svelte-u9bgzb",document.head);a=f(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(n),h=u(t),_=f(t,"P",{}),b(_).forEach(n),v=u(t),F(l.$$.fragment,t),x=u(t),r=f(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(r)!=="svelte-5fphe2"&&(r.textContent=L),g=u(t),o=f(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(o)!=="svelte-14dqq79"&&(o.textContent=M),T=u(t),i=f(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),w(i)!=="svelte-1vb2jdc"&&(i.innerHTML=y),C=u(t),m=f(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(m)!=="svelte-1f2uwmt"&&(m.innerHTML=E),P=u(t),d=f(t,"P",{}),b(d).forEach(n),this.h()},h(){q(a,"name","hf:doc:metadata"),q(a,"content",O)},m(t,e){N(document.head,a),s(t,h,e),s(t,_,e),s(t,v,e),R(l,t,e),s(t,x,e),s(t,r,e),s(t,g,e),s(t,o,e),s(t,T,e),s(t,i,e),s(t,C,e),s(t,m,e),s(t,P,e),s(t,d,e),$=!0},p:j,i(t){$||(B(l.$$.fragment,t),$=!0)},o(t){G(l.$$.fragment,t),$=!1},d(t){t&&(n(h),n(_),n(v),n(x),n(r),n(g),n(o),n(T),n(i),n(C),n(m),n(P),n(d)),n(a),I(l,t)}}}const O='{"title":"Раздел 2. Краткое введение в аудиоприложения","local":"раздел-2-краткое-введение-в-аудиоприложения","sections":[],"depth":1}';function Q(H){return A(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Y extends U{constructor(a){super(),k(this,a,Q,K,S,{})}}export{Y as component};
