import{s as R,n as H,o as z}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as B,i as j,g as c,s as m,r as S,A as q,h,f as a,c as f,j as W,u as T,x as y,k as C,y as D,a as n,v as P,d as A,t as L,w as k}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{H as F,E as U}from"../chunks/EditOnGithub.5a9bb8c5.js";function G(v){let l,g,p,d,o,w,i,E=`Этот раздел предоставил практическое введение в распознавание речи, одну из самых популярных задач в области аудио.
Хотите узнать больше? Здесь вы найдете дополнительные ресурсы, которые помогут вам углубить свое понимание темы и повысить качество обучения.`,_,s,x='<li><a href="https://www.youtube.com/live/fZMiD8sDzzg?feature=share" rel="nofollow">Whisper Talk</a> by Jong Wook Kim: презентация о модели Whisper, в которой объясняются мотивация, архитектура, обучение и результаты, представленные автором Whisper - Джонг Вук Кимом.</li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2210.13352" rel="nofollow">End-to-End Speech Benchmark (ESB)</a>: научная статья, в которой обосновывается использование орфографического WER вместо нормализованного WER для оценки систем распознавания речи и представляется соответствующий бенчмарк.</li> <li><a href="https://huggingface.co/blog/fine-tune-whisper" rel="nofollow">Fine-Tuning Whisper for Multilingual ASR</a>: подробный блог-пост, который объясняет, как работает модель Whisper, и подробно описывает пред- и пост-обработку с использованием извлекателя призников и токенизатора.</li> <li><a href="https://huggingface.co/blog/mms_adapters" rel="nofollow">Fine-tuning MMS Adapter Models for Multi-Lingual ASR</a>: полное руководство по дообучению новых многоязычных моделей распознавания речи Meta AI <a href="https://ai.facebook.com/blog/multilingual-model-speech-recognition/" rel="nofollow">MMS</a>, при этом замораживая веса базовой модели и обучая только небольшое количество <em>адаптерных</em> слоев.</li> <li><a href="https://huggingface.co/blog/wav2vec2-with-ngram" rel="nofollow">Boosting Wav2Vec2 with n-grams in 🤗 Transformers</a>: блог-пост о сочетании моделей CTC с внешними языковыми моделями (LM) для борьбы со смысловыми и пунктуационными ошибками.</li>',$,r,b,u,M;return o=new F({props:{title:"Дополнительные материалы и ресурсы",local:"дополнительные-материалы-и-ресурсы",headingTag:"h1"}}),r=new U({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter5/supplemental_reading.mdx"}}),{c(){l=c("meta"),g=m(),p=c("p"),d=m(),S(o.$$.fragment),w=m(),i=c("p"),i.textContent=E,_=m(),s=c("ul"),s.innerHTML=x,$=m(),S(r.$$.fragment),b=m(),u=c("p"),this.h()},l(e){const t=q("svelte-u9bgzb",document.head);l=h(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),g=f(e),p=h(e,"P",{}),W(p).forEach(a),d=f(e),T(o.$$.fragment,e),w=f(e),i=h(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),y(i)!=="svelte-7leoqr"&&(i.textContent=E),_=f(e),s=h(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),y(s)!=="svelte-1mfyj08"&&(s.innerHTML=x),$=f(e),T(r.$$.fragment,e),b=f(e),u=h(e,"P",{}),W(u).forEach(a),this.h()},h(){C(l,"name","hf:doc:metadata"),C(l,"content",I)},m(e,t){D(document.head,l),n(e,g,t),n(e,p,t),n(e,d,t),P(o,e,t),n(e,w,t),n(e,i,t),n(e,_,t),n(e,s,t),n(e,$,t),P(r,e,t),n(e,b,t),n(e,u,t),M=!0},p:H,i(e){M||(A(o.$$.fragment,e),A(r.$$.fragment,e),M=!0)},o(e){L(o.$$.fragment,e),L(r.$$.fragment,e),M=!1},d(e){e&&(a(g),a(p),a(d),a(w),a(i),a(_),a(s),a($),a(b),a(u)),a(l),k(o,e),k(r,e)}}}const I='{"title":"Дополнительные материалы и ресурсы","local":"дополнительные-материалы-и-ресурсы","sections":[],"depth":1}';function J(v){return z(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Z extends B{constructor(l){super(),j(this,l,J,G,R,{})}}export{Z as component};
