import{s as Lt,n as Et,o as Xt}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as Pt,i as Yt,g as p,s as n,r as o,A as Qt,h as i,f as l,c as a,j as zt,u,x as m,k as Nt,y as At,a as s,v as y,d as r,t as M,w as f}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{C as c}from"../chunks/CodeBlock.b3510e34.js";import{H as Dt}from"../chunks/Heading.6643a2f7.js";function Ot(bt){let U,P,E,Y,T,Q,$,vt=`Автоматическое распознавание речи (ASR от “Automatic Speech Recognition”) - это задача транскрибации (преобразование аудиозаписи речи в текст).
Эта задача имеет множество практических применений - от создания субтитров для видео до обеспечения голосовых команд для таких виртуальных
помощников, как Siri и Alexa.`,A,d,xt=`В этом разделе мы используем конвейер <code>automatic-speech-recognition</code> для транскрибации аудиозаписи человека, задающего вопрос об
оплате счета, используя тот же набор данных MINDS-14, что и ранее.`,D,J,jt=`Для начала загрузите набор данных и повысьте его частоту до 16 кГц, как описано в <a href="audio_classification_pipeline">Классификация аудио с помощью конвейера</a>,
если вы еще не сделали этого.`,O,C,gt="Для транскрибации аудиозаписи мы можем использовать конвейер <code>automatic-speech-recognition</code> из 🤗 Transformers. Давайте инстанцируем конвейер:",K,w,tt,h,It="Далее мы возьмем пример из набора данных и передадим его исходные данные в конвейер:",et,b,lt,v,Gt="<strong>Output:</strong>",st,x,nt,j,Zt="Сравним этот вывод с реальной транскрипцией для данного примера:",at,g,pt,I,kt="<strong>Output:</strong>",it,G,mt,Z,St=`Похоже, что модель неплохо справилась с транскрибацией аудиозаписи! По сравнению с оригинальной транскрипцией она ошиблась только в одном слове
(“card”), что довольно хорошо, учитывая австралийский акцент диктора, в котором буква “r” часто не произносится. Тем не менее, я бы не рекомендовал
пытаться оплатить свой следующий счет за электричество рыбой (cod в переводе с английского - “треска”)!`,ot,k,Wt=`По умолчанию в этом конвейере используется модель, обученная автоматическому распознаванию речи для английского языка, что вполне подходит для
данного примера. Если вы хотите попробовать транскрибировать другие подмножества MINDS-14 на другом языке, вы можете найти предварительно
обученную ASR-модель <a href="https://huggingface.co/models?pipeline_tag=automatic-speech-recognition&amp;language=fr&amp;sort=downloads" rel="nofollow">на 🤗 Hugging Face Hub</a>.
Список моделей можно отфильтровать сначала по задаче, затем по языку. Найдя нужную модель, передайте ее имя в качестве аргумента <code>model</code> в конвейер.`,ut,S,Rt="Попробуем это сделать для немецкого сплита MINDS-14. Загрузим подмножество “de-DE”:",yt,W,rt,R,_t="Возьмите пример и посмотрите, какой должна быть транскрибация:",Mt,_,ft,q,qt="<strong>Output:</strong>",ct,B,Ut,H,Bt="Найдите на 🤗 Hugging Face Hub предварительно обученную ASR-модель для немецкого языка, инстанцируйте конвейер и транскрибируйте пример:",Tt,V,$t,F,Ht="<strong>Output:</strong>",dt,z,Jt,N,Vt=`При работе над решением собственной задачи начать с простого конвейера, подобного тем, что мы показали в этом блоке,
это ценный инструмент, дающий ряд преимуществ:`,Ct,L,Ft=`<li>может существовать предварительно обученная модель, которая уже очень хорошо решает вашу задачу, экономя ваше время;</li> <li>pipeline() берет на себя всю предварительную и последующую обработку, так что вам не нужно беспокоиться о том, чтобы
привести данные в нужный формат для модели;</li> <li>если результат не идеален, это все равно дает возможность быстро получить baseline для последующего дообучения модели;</li> <li>после того как вы дообучите модель на своих пользовательских данных и разместите ее на Hugging Face Hub, все сообщество сможет
быстро и легко использовать ее с помощью метода <code>pipeline()</code>, делая ИИ более доступным.</li>`,wt,X,ht;return T=new Dt({props:{title:"Автоматическое распознавание речи с помощью конвейера",local:"автоматическое-распознавание-речи-с-помощью-конвейера",headingTag:"h1"}}),w=new c({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBYXNyJTIwJTNEJTIwcGlwZWxpbmUoJTIyYXV0b21hdGljLXNwZWVjaC1yZWNvZ25pdGlvbiUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

asr = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;automatic-speech-recognition&quot;</span>)`,wrap:!1}}),b=new c({props:{code:"ZXhhbXBsZSUyMCUzRCUyMG1pbmRzJTVCMCU1RCUwQWFzcihleGFtcGxlJTVCJTIyYXVkaW8lMjIlNUQlNUIlMjJhcnJheSUyMiU1RCk=",highlighted:`example = minds[<span class="hljs-number">0</span>]
asr(example[<span class="hljs-string">&quot;audio&quot;</span>][<span class="hljs-string">&quot;array&quot;</span>])`,wrap:!1}}),x=new c({props:{code:"JTdCJTIydGV4dCUyMiUzQSUyMCUyMkklMjBXT1VMRCUyMExJS0UlMjBUTyUyMFBBWSUyME1ZJTIwRUxFQ1RSSUNJVFklMjBCSUxMJTIwVVNJTkclMjBNWSUyMENPRCUyMENBTiUyMFlPVSUyMFBMRUFTRSUyMEFTU0lTVCUyMiU3RA==",highlighted:'<span class="hljs-comment">{&quot;text&quot;: &quot;I WOULD LIKE TO PAY MY ELECTRICITY BILL USING MY COD CAN YOU PLEASE ASSIST&quot;}</span>',wrap:!1}}),g=new c({props:{code:"ZXhhbXBsZSU1QiUyMmVuZ2xpc2hfdHJhbnNjcmlwdGlvbiUyMiU1RA==",highlighted:'example[<span class="hljs-string">&quot;english_transcription&quot;</span>]',wrap:!1}}),G=new c({props:{code:"JTIySSUyMHdvdWxkJTIwbGlrZSUyMHRvJTIwcGF5JTIwbXklMjBlbGVjdHJpY2l0eSUyMGJpbGwlMjB1c2luZyUyMG15JTIwY2FyZCUyMGNhbiUyMHlvdSUyMHBsZWFzZSUyMGFzc2lzdCUyMg==",highlighted:'<span class="hljs-comment">&quot;I would like to pay my electricity bill using my card can you please assist&quot;</span>',wrap:!1}}),W=new c({props:{code:"ZnJvbSUyMGRhdGFzZXRzJTIwaW1wb3J0JTIwbG9hZF9kYXRhc2V0JTBBZnJvbSUyMGRhdGFzZXRzJTIwaW1wb3J0JTIwQXVkaW8lMEElMEFtaW5kcyUyMCUzRCUyMGxvYWRfZGF0YXNldCglMjJQb2x5QUklMkZtaW5kczE0JTIyJTJDJTIwbmFtZSUzRCUyMmRlLURFJTIyJTJDJTIwc3BsaXQlM0QlMjJ0cmFpbiUyMiklMEFtaW5kcyUyMCUzRCUyMG1pbmRzLmNhc3RfY29sdW1uKCUyMmF1ZGlvJTIyJTJDJTIwQXVkaW8oc2FtcGxpbmdfcmF0ZSUzRDE2XzAwMCkp",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> datasets <span class="hljs-keyword">import</span> load_dataset
<span class="hljs-keyword">from</span> datasets <span class="hljs-keyword">import</span> Audio

minds = load_dataset(<span class="hljs-string">&quot;PolyAI/minds14&quot;</span>, name=<span class="hljs-string">&quot;de-DE&quot;</span>, split=<span class="hljs-string">&quot;train&quot;</span>)
minds = minds.cast_column(<span class="hljs-string">&quot;audio&quot;</span>, Audio(sampling_rate=<span class="hljs-number">16_000</span>))`,wrap:!1}}),_=new c({props:{code:"ZXhhbXBsZSUyMCUzRCUyMG1pbmRzJTVCMCU1RCUwQWV4YW1wbGUlNUIlMjJ0cmFuc2NyaXB0aW9uJTIyJTVE",highlighted:`example = minds[<span class="hljs-number">0</span>]
example[<span class="hljs-string">&quot;transcription&quot;</span>]`,wrap:!1}}),B=new c({props:{code:"JTIyaWNoJTIwbSVDMyVCNmNodGUlMjBnZXJuZSUyMEdlbGQlMjBhdWYlMjBtZWluJTIwS29udG8lMjBlaW56YWhsZW4lMjI=",highlighted:'<span class="hljs-comment">&quot;ich möchte gerne Geld auf mein Konto einzahlen&quot;</span>',wrap:!1}}),V=new c({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBYXNyJTIwJTNEJTIwcGlwZWxpbmUoJTIyYXV0b21hdGljLXNwZWVjaC1yZWNvZ25pdGlvbiUyMiUyQyUyMG1vZGVsJTNEJTIybWF4aWRsJTJGd2F2MnZlYzItbGFyZ2UteGxzci1nZXJtYW4lMjIpJTBBYXNyKGV4YW1wbGUlNUIlMjJhdWRpbyUyMiU1RCU1QiUyMmFycmF5JTIyJTVEKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

asr = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;automatic-speech-recognition&quot;</span>, model=<span class="hljs-string">&quot;maxidl/wav2vec2-large-xlsr-german&quot;</span>)
asr(example[<span class="hljs-string">&quot;audio&quot;</span>][<span class="hljs-string">&quot;array&quot;</span>])`,wrap:!1}}),z=new c({props:{code:"JTdCJTIydGV4dCUyMiUzQSUyMCUyMmljaCUyMG0lQzMlQjZjaHRlJTIwZ2VybmUlMjBnZWxkJTIwYXVmJTIwbWVpbiUyMGtvbnRvJTIwZWluemFsbGVuJTIyJTdE",highlighted:'{<span class="hljs-comment">&quot;text&quot;</span>: <span class="hljs-comment">&quot;ich möchte gerne geld auf mein konto einzallen&quot;</span>}',wrap:!1}}),{c(){U=p("meta"),P=n(),E=p("p"),Y=n(),o(T.$$.fragment),Q=n(),$=p("p"),$.textContent=vt,A=n(),d=p("p"),d.innerHTML=xt,D=n(),J=p("p"),J.innerHTML=jt,O=n(),C=p("p"),C.innerHTML=gt,K=n(),o(w.$$.fragment),tt=n(),h=p("p"),h.textContent=It,et=n(),o(b.$$.fragment),lt=n(),v=p("p"),v.innerHTML=Gt,st=n(),o(x.$$.fragment),nt=n(),j=p("p"),j.textContent=Zt,at=n(),o(g.$$.fragment),pt=n(),I=p("p"),I.innerHTML=kt,it=n(),o(G.$$.fragment),mt=n(),Z=p("p"),Z.textContent=St,ot=n(),k=p("p"),k.innerHTML=Wt,ut=n(),S=p("p"),S.textContent=Rt,yt=n(),o(W.$$.fragment),rt=n(),R=p("p"),R.textContent=_t,Mt=n(),o(_.$$.fragment),ft=n(),q=p("p"),q.innerHTML=qt,ct=n(),o(B.$$.fragment),Ut=n(),H=p("p"),H.textContent=Bt,Tt=n(),o(V.$$.fragment),$t=n(),F=p("p"),F.innerHTML=Ht,dt=n(),o(z.$$.fragment),Jt=n(),N=p("p"),N.textContent=Vt,Ct=n(),L=p("ul"),L.innerHTML=Ft,wt=n(),X=p("p"),this.h()},l(t){const e=Qt("svelte-u9bgzb",document.head);U=i(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(l),P=a(t),E=i(t,"P",{}),zt(E).forEach(l),Y=a(t),u(T.$$.fragment,t),Q=a(t),$=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m($)!=="svelte-nradlu"&&($.textContent=vt),A=a(t),d=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(d)!=="svelte-1v8whod"&&(d.innerHTML=xt),D=a(t),J=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(J)!=="svelte-36mgle"&&(J.innerHTML=jt),O=a(t),C=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(C)!=="svelte-s58lzl"&&(C.innerHTML=gt),K=a(t),u(w.$$.fragment,t),tt=a(t),h=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(h)!=="svelte-122nckp"&&(h.textContent=It),et=a(t),u(b.$$.fragment,t),lt=a(t),v=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(v)!=="svelte-1mvdyro"&&(v.innerHTML=Gt),st=a(t),u(x.$$.fragment,t),nt=a(t),j=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(j)!=="svelte-pqwcxl"&&(j.textContent=Zt),at=a(t),u(g.$$.fragment,t),pt=a(t),I=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(I)!=="svelte-1mvdyro"&&(I.innerHTML=kt),it=a(t),u(G.$$.fragment,t),mt=a(t),Z=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(Z)!=="svelte-eik6fl"&&(Z.textContent=St),ot=a(t),k=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(k)!=="svelte-1bwctzk"&&(k.innerHTML=Wt),ut=a(t),S=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(S)!=="svelte-11z4p05"&&(S.textContent=Rt),yt=a(t),u(W.$$.fragment,t),rt=a(t),R=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(R)!=="svelte-m3navu"&&(R.textContent=_t),Mt=a(t),u(_.$$.fragment,t),ft=a(t),q=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(q)!=="svelte-1mvdyro"&&(q.innerHTML=qt),ct=a(t),u(B.$$.fragment,t),Ut=a(t),H=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(H)!=="svelte-h2cwem"&&(H.textContent=Bt),Tt=a(t),u(V.$$.fragment,t),$t=a(t),F=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(F)!=="svelte-1mvdyro"&&(F.innerHTML=Ht),dt=a(t),u(z.$$.fragment,t),Jt=a(t),N=i(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),m(N)!=="svelte-nku6m1"&&(N.textContent=Vt),Ct=a(t),L=i(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),m(L)!=="svelte-7ebnsp"&&(L.innerHTML=Ft),wt=a(t),X=i(t,"P",{}),zt(X).forEach(l),this.h()},h(){Nt(U,"name","hf:doc:metadata"),Nt(U,"content",Kt)},m(t,e){At(document.head,U),s(t,P,e),s(t,E,e),s(t,Y,e),y(T,t,e),s(t,Q,e),s(t,$,e),s(t,A,e),s(t,d,e),s(t,D,e),s(t,J,e),s(t,O,e),s(t,C,e),s(t,K,e),y(w,t,e),s(t,tt,e),s(t,h,e),s(t,et,e),y(b,t,e),s(t,lt,e),s(t,v,e),s(t,st,e),y(x,t,e),s(t,nt,e),s(t,j,e),s(t,at,e),y(g,t,e),s(t,pt,e),s(t,I,e),s(t,it,e),y(G,t,e),s(t,mt,e),s(t,Z,e),s(t,ot,e),s(t,k,e),s(t,ut,e),s(t,S,e),s(t,yt,e),y(W,t,e),s(t,rt,e),s(t,R,e),s(t,Mt,e),y(_,t,e),s(t,ft,e),s(t,q,e),s(t,ct,e),y(B,t,e),s(t,Ut,e),s(t,H,e),s(t,Tt,e),y(V,t,e),s(t,$t,e),s(t,F,e),s(t,dt,e),y(z,t,e),s(t,Jt,e),s(t,N,e),s(t,Ct,e),s(t,L,e),s(t,wt,e),s(t,X,e),ht=!0},p:Et,i(t){ht||(r(T.$$.fragment,t),r(w.$$.fragment,t),r(b.$$.fragment,t),r(x.$$.fragment,t),r(g.$$.fragment,t),r(G.$$.fragment,t),r(W.$$.fragment,t),r(_.$$.fragment,t),r(B.$$.fragment,t),r(V.$$.fragment,t),r(z.$$.fragment,t),ht=!0)},o(t){M(T.$$.fragment,t),M(w.$$.fragment,t),M(b.$$.fragment,t),M(x.$$.fragment,t),M(g.$$.fragment,t),M(G.$$.fragment,t),M(W.$$.fragment,t),M(_.$$.fragment,t),M(B.$$.fragment,t),M(V.$$.fragment,t),M(z.$$.fragment,t),ht=!1},d(t){t&&(l(P),l(E),l(Y),l(Q),l($),l(A),l(d),l(D),l(J),l(O),l(C),l(K),l(tt),l(h),l(et),l(lt),l(v),l(st),l(nt),l(j),l(at),l(pt),l(I),l(it),l(mt),l(Z),l(ot),l(k),l(ut),l(S),l(yt),l(rt),l(R),l(Mt),l(ft),l(q),l(ct),l(Ut),l(H),l(Tt),l($t),l(F),l(dt),l(Jt),l(N),l(Ct),l(L),l(wt),l(X)),l(U),f(T,t),f(w,t),f(b,t),f(x,t),f(g,t),f(G,t),f(W,t),f(_,t),f(B,t),f(V,t),f(z,t)}}}const Kt='{"title":"Автоматическое распознавание речи с помощью конвейера","local":"автоматическое-распознавание-речи-с-помощью-конвейера","sections":[],"depth":1}';function te(bt){return Xt(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ae extends Pt{constructor(U){super(),Yt(this,U,te,Ot,Lt,{})}}export{ae as component};
