import{s as I,n as N,o as W}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as X,i as D,g as l,s,r as F,A as J,h as o,f as a,c as r,j as G,u as K,x,k as B,y as O,a as n,v as Q,d as V,t as Y,w as Z}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{H as ee}from"../chunks/Heading.6643a2f7.js";function te($){let i,T,w,b,c,C,u,A=`Cette unité a rassemblé de nombreux éléments des unités précédentes, en introduisant les tâches de traduction vocale (audio à audio), les assistants vocaux et séparation des locuteurs.
Le matériel de lecture supplémentaire est donc divisé en ces trois nouvelles tâches :`,g,p,z="Traduction vocale (audio à audio) :",L,d,j='<li><a href="https://ai.facebook.com/blog/advancing-direct-speech-to-speech-modeling-with-discrete-units/" rel="nofollow">STST avec unités discrètes</a> par Meta AI : une approche directe de la STST par le biais de modèles encodeur-décodeur.</li> <li><a href="https://ai.facebook.com/blog/ai-translation-hokkien/" rel="nofollow">Hokkien direct speech-to-speech translation</a> par Meta AI : une approche directe de STST en utilisant des modèles encodeur-décodeur avec un décodeur en deux étapes.</li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2203.13339" rel="nofollow">Leveraging unsupervised and weakly-supervised data to improve direct STST</a> par Google : propose de nouvelles approches pour tirer parti des données non supervisées et faiblement supervisées pour entraîner les modèles STST directs et une petite modification de l’architecture du <em>transformer</em>.</li> <li><a href="https://google-research.github.io/lingvo-lab/translatotron2/" rel="nofollow">Translatotron-2</a> par Google : un système capable de conserver les caractéristiques du locuteur dans la traduction de parole.</li>',S,m,E="Assistant vocal :",k,f,R='<li><a href="https://www.amazon.science/publications/accurate-detection-of-wake-word-start-and-end-using-a-cnn" rel="nofollow">Accurate wakeword detection</a> par Amazon : une approche à faible latence pour la détection des mots déclencheur pour les applications sur appareil.</li> <li><a href="https://arxiv.org/pdf/1811.06621.pdf" rel="nofollow">Architecture RNN-Transducteur</a> par Google : une modification de l’architecture CTC pour l’ASR en <em>streaming</em> sur appareil.</li>',M,h,U="Transcriptions de réunions :",y,v,q='<li><a href="https://huggingface.co/pyannote/speaker-diarization/blob/main/technical_report_2.1.pdf" rel="nofollow">pyannote.audio Technical Report</a> par Hervé Bredin : ce rapport décrit les principes fondamentaux du pipeline de séparation des locuteurs <code>pyannote.audio</code>.</li> <li><a href="https://arxiv.org/pdf/2303.00747.pdf" rel="nofollow">Whisper X</a> par Max Bain et al. : une approche supérieure pour calculer les horodatages au niveau des mots en utilisant le modèle Whisper.</li>',H,_,P;return c=new ee({props:{title:"Lectures et ressources complémentaires",local:"lectures-et-ressources-complémentaires",headingTag:"h1"}}),{c(){i=l("meta"),T=s(),w=l("p"),b=s(),F(c.$$.fragment),C=s(),u=l("p"),u.textContent=A,g=s(),p=l("p"),p.textContent=z,L=s(),d=l("ul"),d.innerHTML=j,S=s(),m=l("p"),m.textContent=E,k=s(),f=l("ul"),f.innerHTML=R,M=s(),h=l("p"),h.textContent=U,y=s(),v=l("ul"),v.innerHTML=q,H=s(),_=l("p"),this.h()},l(e){const t=J("svelte-u9bgzb",document.head);i=o(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),T=r(e),w=o(e,"P",{}),G(w).forEach(a),b=r(e),K(c.$$.fragment,e),C=r(e),u=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),x(u)!=="svelte-1silvs"&&(u.textContent=A),g=r(e),p=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),x(p)!=="svelte-1156wnu"&&(p.textContent=z),L=r(e),d=o(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),x(d)!=="svelte-xq4o80"&&(d.innerHTML=j),S=r(e),m=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),x(m)!=="svelte-1wok1fj"&&(m.textContent=E),k=r(e),f=o(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),x(f)!=="svelte-nzg1gb"&&(f.innerHTML=R),M=r(e),h=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),x(h)!=="svelte-j2yxjd"&&(h.textContent=U),y=r(e),v=o(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),x(v)!=="svelte-i33w17"&&(v.innerHTML=q),H=r(e),_=o(e,"P",{}),G(_).forEach(a),this.h()},h(){B(i,"name","hf:doc:metadata"),B(i,"content",ae)},m(e,t){O(document.head,i),n(e,T,t),n(e,w,t),n(e,b,t),Q(c,e,t),n(e,C,t),n(e,u,t),n(e,g,t),n(e,p,t),n(e,L,t),n(e,d,t),n(e,S,t),n(e,m,t),n(e,k,t),n(e,f,t),n(e,M,t),n(e,h,t),n(e,y,t),n(e,v,t),n(e,H,t),n(e,_,t),P=!0},p:N,i(e){P||(V(c.$$.fragment,e),P=!0)},o(e){Y(c.$$.fragment,e),P=!1},d(e){e&&(a(T),a(w),a(b),a(C),a(u),a(g),a(p),a(L),a(d),a(S),a(m),a(k),a(f),a(M),a(h),a(y),a(v),a(H),a(_)),a(i),Z(c,e)}}}const ae='{"title":"Lectures et ressources complémentaires","local":"lectures-et-ressources-complémentaires","sections":[],"depth":1}';function ne($){return W(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class re extends X{constructor(i){super(),D(this,i,ne,te,I,{})}}export{re as component};
