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de los datos de audio y aprendimo como trabajar con conjuntos de datos de audio usando las librerias \u{1F917} Datasets y \u{1F917} 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.`),L=m(),y=o("p"),H=s(`En este punto quiza estes ansioso por aprender acerca de las tareas de audio que \u{1F917} Transformers puede realizar, y ahora que tienes
los conocimientos fundamentales para comprenderlo todo, echemos un vistazo a unos impresionantes ejemplos de aplicaciones de audio.`),U=m(),c=o("ul"),E=o("li"),A=o("strong"),F=s("Clasificaci\xF3n de Audio"),Q=s(`: Categorizar facilmente un clip de audio. Puedes identificar si una grabaci\xF3n es de un ladrido de un perro
o un maullido de gato, o a que g\xE9nero corresponde una caci\xF3n.`),J=m(),z=o("li"),w=o("strong"),K=s("Reconocimiento autom\xE1tico de voz"),V=s(`: Transformar un clip de audio en texto a traves de una transcripci\xF3n autom\xE1tica. Puedes obtener
la representaci\xF3n en texto de una grabaci\xF3n en donde alguien habla. Muy \xFAtil para tomar notas!`),W=m(),T=o("li"),S=o("strong"),X=s("Diarizaci\xF3n de hablantes"),Y=s(` Alguna vez te has preguntado \xBFQui\xE9n habla en una grabaci\xF3n? con \u{1F917} Transformers, puedes identificar
que persona esta hablando en un determinado tiempo del clip de audio. Imaginate ser capaz de de diferencias entre \u201CAlice\u201D y \u201CBob\u201D
en una grabaci\xF3n en donde ambos estan teniendo una conversaci\xF3n.`),Z=m(),x=o("li"),$=o("strong"),ee=s("Texto a voz"),ae=s(`: Crear una narraci\xF3n 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 \u{1F917} Transformers puedes hacer facilmente esto`),k=m(),v=o("p"),ne=s("En esta unidad, tu aprenderas como usar modelos pre entrenados para algunas de estas tareas usando la funci\xF3n "),I=o("code"),oe=s("pipeline()"),re=s(` de \u{1F917} Transformers.
Especificamente, veremos como usar modelos pre-entrenados para las tareas de clasificaci\xF3n de audio y reconocimiento autom\xE1tico de la voz.
Comencemos!`),this.h()},l(e){const d=xe('[data-svelte="svelte-1phssyn"]',document.head);u=r(d,"META",{name:!0,content:!0}),d.forEach(n),N=f(e),p=r(e,"H1",{class:!0});var R=t(p);h=r(R,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var le=t(h);P=r(le,"SPAN",{});var ue=t(P);qe(b.$$.fragment,ue),ue.forEach(n),le.forEach(n),B=f(R),C=r(R,"SPAN",{});var pe=t(C);G=i(pe,"Unidad 2. Una introducci\xF3n amigable a las aplicaciones de audio"),pe.forEach(n),R.forEach(n),j=f(e),_=r(e,"P",{});var me=t(_);M=i(me,`Bienvenido a la segunda unidad del curso de audio de Hugging Face\xA1, Anteriormente, exploramos los conceptos fundamentales
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Discutimos diferentes conceptos como frecuencia de muestreo, amplitud, profundidad de bits, forma de onda y espectrogramas, y vimos
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que persona esta hablando en un determinado tiempo del clip de audio. Imaginate ser capaz de de diferencias entre \u201CAlice\u201D y \u201CBob\u201D
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