import{s as A,n as L,o as U}from"../chunks/scheduler.f6b352c8.js";import{S as j,i as k,g as c,s as u,r as D,A as S,h as m,f as n,c as p,j as M,u as B,x as z,k as w,y as R,a as t,v as F,d as I,t as N,w as Q}from"../chunks/index.7f38e934.js";import{H as G}from"../chunks/Heading.333929c4.js";function J(P){let o,h,f,v,i,b,s,$=`Bienvenido a la segunda unidad del curso de audio de Hugging Face¡, Anteriormente, exploramos los conceptos fundamentales
de los datos de audio y aprendimo como trabajar con conjuntos de datos de audio usando las librerias 🤗 Datasets y 🤗 Transformers.
Discutimos diferentes conceptos como frecuencia de muestreo, amplitud, profundidad de bits, forma de onda y espectrogramas, y vimos
como preprocesar datos para un modelo pre-entrenado.`,_,r,q=`En este punto quiza estes ansioso por aprender acerca de las tareas de audio que 🤗 Transformers puede realizar, y ahora que tienes
los conocimientos fundamentales para comprenderlo todo, echemos un vistazo a unos impresionantes ejemplos de aplicaciones de audio.`,x,d,E=`<li><strong>Clasificación de Audio</strong>: Categorizar facilmente un clip de audio. Puedes identificar si una grabación es de un ladrido de un perro
o un maullido de gato, o a que género corresponde una cación.</li> <li><strong>Reconocimiento automático de voz</strong>: Transformar un clip de audio en texto a traves de una transcripción automática. Puedes obtener
la representación en texto de una grabación en donde alguien habla. Muy útil para tomar notas!</li> <li><strong>Diarización de hablantes</strong> Alguna vez te has preguntado ¿Quién habla en una grabación? con 🤗 Transformers, puedes identificar
que persona esta hablando en un determinado tiempo del clip de audio. Imaginate ser capaz de de diferencias entre “Alice” y “Bob”
en una grabación en donde ambos estan teniendo una conversación.</li> <li><strong>Texto a voz</strong>: Crear una narración a partir de un texto que puede ser usada para crear un audio book, ayuda con la accesibilidad,
o le da la voz a un NPC en un juego. con 🤗 Transformers puedes hacer facilmente esto</li>`,C,l,H=`En esta unidad, tu aprenderas como usar modelos pre entrenados para algunas de estas tareas usando la función <code>pipeline()</code> de 🤗 Transformers.
Especificamente, veremos como usar modelos pre-entrenados para las tareas de clasificación de audio y reconocimiento automático de la voz.
Comencemos!`,y,g,T;return i=new G({props:{title:"Unidad 2. Una introducción amigable a las aplicaciones de audio",local:"unidad-2-una-introducción-amigable-a-las-aplicaciones-de-audio",headingTag:"h1"}}),{c(){o=c("meta"),h=u(),f=c("p"),v=u(),D(i.$$.fragment),b=u(),s=c("p"),s.textContent=$,_=u(),r=c("p"),r.textContent=q,x=u(),d=c("ul"),d.innerHTML=E,C=u(),l=c("p"),l.innerHTML=H,y=u(),g=c("p"),this.h()},l(e){const a=S("svelte-u9bgzb",document.head);o=m(a,"META",{name:!0,content:!0}),a.forEach(n),h=p(e),f=m(e,"P",{}),M(f).forEach(n),v=p(e),B(i.$$.fragment,e),b=p(e),s=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(s)!=="svelte-8pno6u"&&(s.textContent=$),_=p(e),r=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(r)!=="svelte-o3fts0"&&(r.textContent=q),x=p(e),d=m(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),z(d)!=="svelte-xh6eqi"&&(d.innerHTML=E),C=p(e),l=m(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(l)!=="svelte-mnkgkh"&&(l.innerHTML=H),y=p(e),g=m(e,"P",{}),M(g).forEach(n),this.h()},h(){w(o,"name","hf:doc:metadata"),w(o,"content",K)},m(e,a){R(document.head,o),t(e,h,a),t(e,f,a),t(e,v,a),F(i,e,a),t(e,b,a),t(e,s,a),t(e,_,a),t(e,r,a),t(e,x,a),t(e,d,a),t(e,C,a),t(e,l,a),t(e,y,a),t(e,g,a),T=!0},p:L,i(e){T||(I(i.$$.fragment,e),T=!0)},o(e){N(i.$$.fragment,e),T=!1},d(e){e&&(n(h),n(f),n(v),n(b),n(s),n(_),n(r),n(x),n(d),n(C),n(l),n(y),n(g)),n(o),Q(i,e)}}}const K='{"title":"Unidad 2. Una introducción amigable a las aplicaciones de audio","local":"unidad-2-una-introducción-amigable-a-las-aplicaciones-de-audio","sections":[],"depth":1}';function O(P){return U(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Y extends j{constructor(o){super(),k(this,o,O,J,A,{})}}export{Y as component};
