import{s as Q,n as W,o as X}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as Y,i as Z,g as i,s as a,r as D,A as ee,h as o,f as n,c as l,j as F,u as O,x as _,k as B,y as te,a as s,v as I,d as J,t as K,w as N}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{H as ne,E as se}from"../chunks/EditOnGithub.5a9bb8c5.js";function ae(j){let r,C,$,b,u,q,p,S="Dans cette unité, nous avons exploré la tâche audio de synthèse vocale, parlé des jeux de données existants, des modèles pré-entraînés et des nuances du <em>finetuning</em> de SpeechT5 pour une nouvelle langue.",H,c,A="Comme vous l’avez vu, le <em>finetuning</em> des modèles pour la tâche de synthèse vocale peut s’avérer difficile dans des scénarios à faibles ressources. Parallèlement, l’évaluation des modèles de synthèse vocale n’est pas facile non plus.",T,m,G="Pour ces raisons, cet exercice pratique se concentrera sur la mise en pratique des compétences plutôt que sur l’obtention d’une certaine valeur de métrique.",g,d,U="Votre objectif pour cette tâche est de <em>finetuner</em> SpeechT5 sur un jeu de données de votre choix. Vous pouvez choisir une autre langue dans le même jeu de données <code>voxpopuli</code>, ou tout autre jeu de données listé dans cette unité.",M,f,k="Faites attention à la taille des données d’entraînement ! Pour s’entraîner sur un GPU gratuit de Google Colab, nous recommandons de limiter les données d’entraînement à environ 10-15 heures.",L,v,R="Une fois que vous avez terminé le processus de <em>finetuné</em>, partagez votre modèle en le téléchargeant sur le <em>Hub</em>. Assurez-vous de marquer votre modèle comme un modèle <code>text-to-speech</code> soit avec les kwargs appropriés, soit dans l’interface utilisateur du <em>Hub</em>.",w,h,V="Rappelez-vous, le but principal de cet exercice est de vous fournir une grande pratique, vous permettant d’affiner vos compétences et d’acquérir une compréhension plus profonde des tâches audio de synthèse vocale.",y,x,z,P,E;return u=new ne({props:{title:"Exercice pratique",local:"exercice-pratique",headingTag:"h1"}}),x=new se({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/fr/chapter6/hands_on.mdx"}}),{c(){r=i("meta"),C=a(),$=i("p"),b=a(),D(u.$$.fragment),q=a(),p=i("p"),p.innerHTML=S,H=a(),c=i("p"),c.innerHTML=A,T=a(),m=i("p"),m.textContent=G,g=a(),d=i("p"),d.innerHTML=U,M=a(),f=i("p"),f.textContent=k,L=a(),v=i("p"),v.innerHTML=R,w=a(),h=i("p"),h.textContent=V,y=a(),D(x.$$.fragment),z=a(),P=i("p"),this.h()},l(e){const t=ee("svelte-u9bgzb",document.head);r=o(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(n),C=l(e),$=o(e,"P",{}),F($).forEach(n),b=l(e),O(u.$$.fragment,e),q=l(e),p=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(p)!=="svelte-1hvz7xe"&&(p.innerHTML=S),H=l(e),c=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(c)!=="svelte-15qp5hv"&&(c.innerHTML=A),T=l(e),m=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(m)!=="svelte-orvpc1"&&(m.textContent=G),g=l(e),d=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(d)!=="svelte-2ejsr9"&&(d.innerHTML=U),M=l(e),f=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(f)!=="svelte-tirx5v"&&(f.textContent=k),L=l(e),v=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(v)!=="svelte-1l6ehf1"&&(v.innerHTML=R),w=l(e),h=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(h)!=="svelte-1dbx0ot"&&(h.textContent=V),y=l(e),O(x.$$.fragment,e),z=l(e),P=o(e,"P",{}),F(P).forEach(n),this.h()},h(){B(r,"name","hf:doc:metadata"),B(r,"content",le)},m(e,t){te(document.head,r),s(e,C,t),s(e,$,t),s(e,b,t),I(u,e,t),s(e,q,t),s(e,p,t),s(e,H,t),s(e,c,t),s(e,T,t),s(e,m,t),s(e,g,t),s(e,d,t),s(e,M,t),s(e,f,t),s(e,L,t),s(e,v,t),s(e,w,t),s(e,h,t),s(e,y,t),I(x,e,t),s(e,z,t),s(e,P,t),E=!0},p:W,i(e){E||(J(u.$$.fragment,e),J(x.$$.fragment,e),E=!0)},o(e){K(u.$$.fragment,e),K(x.$$.fragment,e),E=!1},d(e){e&&(n(C),n($),n(b),n(q),n(p),n(H),n(c),n(T),n(m),n(g),n(d),n(M),n(f),n(L),n(v),n(w),n(h),n(y),n(z),n(P)),n(r),N(u,e),N(x,e)}}}const le='{"title":"Exercice pratique","local":"exercice-pratique","sections":[],"depth":1}';function ie(j){return X(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class pe extends Y{constructor(r){super(),Z(this,r,ie,ae,Q,{})}}export{pe as component};
