import{s as q,n as E,o as G}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S,i as A,g as p,s as f,r as D,A as F,h as m,f as a,c as u,j as k,u as I,x as T,k as j,y as O,a as l,v as R,d as z,t as J,w as N}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{H as U}from"../chunks/Heading.6643a2f7.js";function X($){let o,_,h,g,n,v,s,y=`Это упражнение не оценивается и предназначено для ознакомления с инструментами и библиотеками, которые вы будете использовать на протяжении всего курса.
Если вы уже имеете опыт работы с Google Colab, 🤗 Datasets, librosa и 🤗 Transformers, вы можете пропустить это упражнение.`,x,i,H=`<li>Создайте блокнот <a href="https://colab.research.google.com" rel="nofollow">Google Colab</a>.</li> <li>Используйте 🤗 Datasets для загрузки train split набора данных
<a href="https://huggingface.co/datasets/facebook/voxpopuli" rel="nofollow"><code>facebook/voxpopuli</code></a> на выбранном вами языке в потоковом режиме.</li> <li>Получите третий пример из части <code>train</code> набора данных и исследуйте его. Учитывая особенности этого примера, для
решения каких аудиозадач можно использовать этот набор данных?</li> <li>Постройте осциллограмму и спектрограмму этого примера.</li> <li>Перейдите на сайт <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">🤗 Hugging Face Hub</a>, изучите предварительно обученные модели и найдите ту,
которая может быть использована для автоматического распознавания речи на выбранном ранее языке. Инстанцируйте соответствующий конвейер
с найденной моделью и транскрибируйте пример.</li>`,w,r,M=`Если вы затрудняетесь с выполнением этого упражнения, не стесняйтесь заглянуть в <a href="https://colab.research.google.com/drive/1NGyo5wFpRj8TMfZOIuPaJHqyyXCITftc?usp=sharing" rel="nofollow">пример решения</a>.
Открыли для себя что-то интересное? Нашли классную модель? Получили красивую спектрограмму? Не стесняйтесь делиться своими работами и открытиями в Twitter!`,C,c,L="В следующих главах вы узнаете больше о различных архитектурах аудиотрансформеров и создадите свою собственную модель!",b,d,P;return n=new U({props:{title:"Практическое занятие",local:"практическое-занятие",headingTag:"h1"}}),{c(){o=p("meta"),_=f(),h=p("p"),g=f(),D(n.$$.fragment),v=f(),s=p("p"),s.textContent=y,x=f(),i=p("ol"),i.innerHTML=H,w=f(),r=p("p"),r.innerHTML=M,C=f(),c=p("p"),c.textContent=L,b=f(),d=p("p"),this.h()},l(t){const e=F("svelte-u9bgzb",document.head);o=m(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(a),_=u(t),h=m(t,"P",{}),k(h).forEach(a),g=u(t),I(n.$$.fragment,t),v=u(t),s=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(s)!=="svelte-cf6hpy"&&(s.textContent=y),x=u(t),i=m(t,"OL",{"data-svelte-h":!0}),T(i)!=="svelte-7sjqka"&&(i.innerHTML=H),w=u(t),r=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(r)!=="svelte-g6emry"&&(r.innerHTML=M),C=u(t),c=m(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(c)!=="svelte-12gkqjo"&&(c.textContent=L),b=u(t),d=m(t,"P",{}),k(d).forEach(a),this.h()},h(){j(o,"name","hf:doc:metadata"),j(o,"content",Z)},m(t,e){O(document.head,o),l(t,_,e),l(t,h,e),l(t,g,e),R(n,t,e),l(t,v,e),l(t,s,e),l(t,x,e),l(t,i,e),l(t,w,e),l(t,r,e),l(t,C,e),l(t,c,e),l(t,b,e),l(t,d,e),P=!0},p:E,i(t){P||(z(n.$$.fragment,t),P=!0)},o(t){J(n.$$.fragment,t),P=!1},d(t){t&&(a(_),a(h),a(g),a(v),a(s),a(x),a(i),a(w),a(r),a(C),a(c),a(b),a(d)),a(o),N(n,t)}}}const Z='{"title":"Практическое занятие","local":"практическое-занятие","sections":[],"depth":1}';function B($){return G(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class W extends S{constructor(o){super(),A(this,o,B,X,q,{})}}export{W as component};
