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Esta tarea tiene numerosas aplicaciones pr\xE1cticas, desde crear subtitulos para videos hasta permitir comandos de voz en
asistentes virtuales como Siri o Alexa.`),Ue=u(),T=n("p"),Le=r("En esta secci\xF3n, usaremos la pipeline  "),se=n("code"),Ke=r("automatic-speech-recognition"),ea=r(` para transcribir la grabaci\xF3n del audio de una
persona haciendo una pregunta sobre el pago de una cuenta usando el mismo conjunto de datos MINDS-14 que utilizamos antes.`),Me=u(),E=n("p"),aa=r(`Para empezar, carguemos el conjunto de datos y hagamos un proceso de resampling a 16kHz como se describe en
`),V=n("a"),oa=r("Audio classification with a pipeline"),ta=r(", si no lo has hecho antes."),ve=u(),w=n("p"),sa=r("Para transcribir una grabaci\xF3n de audio, podemos usar la pipeline "),ne=n("code"),na=r("automatic-speech-recognition"),la=r(` de \u{1F917} Transformers.
Instaciemos primero la pipeline:`),he=u(),d(_.$$.fragment),$e=u(),A=n("p"),ia=r("A continuaci\xF3n, tomamos un ejemplo del conjunto de datos y pasamos los datos en bruto de audio por la pipeline."),je=u(),d(G.$$.fragment),Je=u(),F=n("p"),le=n("strong"),ra=r("Output:"),qe=u(),d(C.$$.fragment),Te=u(),X=n("p"),pa=r("Comparemos la salida generada por la pipeline con la transcripci\xF3n que tiene este ejemplo:"),Ee=u(),d(z.$$.fragment),we=u(),Y=n("p"),ie=n("strong"),ua=r("Output:"),Ie=u(),d(R.$$.fragment),Se=u(),H=n("p"),ma=r(`Parece que el modelo ha hecho un muy buen trabajo \xA1transcribiendo el audio! Solo una palabra tiene una transcripci\xF3n mala(\u201Ccard\u201D)
al compararse con la transcripci\xF3n original, lo que esta muy bien considerando que el hablante tiene un acento australiano, donde la letra \u201Cr\u201D
es mucha veces muda. Habiendo aclarado esto, no recomendaria intentar pagar tu pr\xF3xima cuenta de electricidad con una pescado(Traducci\xF3n de cad)`),_e=u(),v=n("p"),ca=r(`Por defecto, esta pipeline usa un modelo entrenado para reconocimientode voz en el idioma ingles, lo que se adapta a este ejemplo.
Si quisieras intentar transcribir otro subconjunto de MINDS-14 de un lenguaje diferente, puedes encontrar un modelo de ASR
pre-entrenado en el `),g=n("a"),da=r("\u{1F917} Hub"),fa=r(`.
Puedes filtrar los modelos por tipo de tarea y luego por lenguaje. Una vez que hayas encontrado el modelo, puedes pasar el nombre
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Cuando trabajes en resolver tu propria tarea, empezar con una pipeline simple como las que acabamos de mostrar en esta unidad
es una herramienta valiosa que ofrece los siguientes beneficios:`),Pe=u(),c=n("ul"),me=n("li"),Ja=r("un modelo pre entrenado puede existir que ya resuelva tu tarea de una forma satisfactoria, lo que te ahorrar\xE1 tiempo."),qa=u(),ce=n("li"),Ta=r(`pipeline() se encarga de todos los pasos de pre y post procesamiento, as\xED no tienes que preocuparte en convertir los
datos en el formato adecuado que necesita el modelo.`),Ea=u(),de=n("li"),wa=r("Si el resultado no es el ideal, te da un modelo de base en el que posteriormente puedes re-entrenar."),Ia=u(),B=n("li"),Sa=r(`Una vez que re-entrenes tu modelo con tus datos personalizados y lo compartas en el Hub, la comunidad podr\xE1 usarlo de forma
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Esta tarea tiene numerosas aplicaciones pr\xE1cticas, desde crear subtitulos para videos hasta permitir comandos de voz en
asistentes virtuales como Siri o Alexa.`),ka.forEach(a),Ue=m(e),T=l(e,"P",{});var Fe=i(T);Le=p(Fe,"En esta secci\xF3n, usaremos la pipeline  "),se=l(Fe,"CODE",{});var Za=i(se);Ke=p(Za,"automatic-speech-recognition"),Za.forEach(a),ea=p(Fe,` para transcribir la grabaci\xF3n del audio de una
persona haciendo una pregunta sobre el pago de una cuenta usando el mismo conjunto de datos MINDS-14 que utilizamos antes.`),Fe.forEach(a),Me=m(e),E=l(e,"P",{});var Xe=i(E);aa=p(Xe,`Para empezar, carguemos el conjunto de datos y hagamos un proceso de resampling a 16kHz como se describe en
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