import{s as K,n as Q,o as V}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as Y,i as Z,g as i,s as n,r as N,A as tt,h as s,f as l,c as o,j as W,u as B,x as _,k as O,y as et,a,v as X,d as D,t as F,w as J}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{H as lt,E as at}from"../chunks/EditOnGithub.5a9bb8c5.js";function nt(A){let r,b,x,g,p,C,f,E=`В этом разделе объединены многие компоненты из предыдущих разделов, представлены задачи перевода речи в речь,
голосовые помощники и диаризация диктора. Для удобства чтения дополнительный материал разбит на эти три новые задачи:`,$,u,G="Перевод речи в речь:",S,m,U='<li><a href="https://ai.facebook.com/blog/advancing-direct-speech-to-speech-modeling-with-discrete-units/" rel="nofollow">STST с дискретными блоками</a> от Meta AI: прямой подход к STST через модели энкодер-декодер</li> <li><a href="https://ai.facebook.com/blog/ai-translation-hokkien/" rel="nofollow">Hokkien прямой перевод речи в речь</a> от Meta AI: прямой подход к STST с использованием моделей энкодер-декодер с двухступенчатым декодером</li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2203.13339" rel="nofollow">Использование неконтролируемых и слабоконтролируемых данных для улучшения прямой STST</a> от Google: предлагает новые подходы к использованию неконтролируемых (unsupervised) и слабоконтролируемых (weakly supervised) данных для обучения прямых STST-моделей и небольшие изменения в архитектуре Transformer</li> <li><a href="https://google-research.github.io/lingvo-lab/translatotron2/" rel="nofollow">Translatotron-2</a> от Google: система, способная сохранять характеристики диктора в переведенной речи</li>',k,c,j="Голосовой ассистент:",M,h,R='<li><a href="https://www.amazon.science/publications/accurate-detection-of-wake-word-start-and-end-using-a-cnn" rel="nofollow">Точное обнаружение пробуждающих слов (wakeword)</a> от Amazon: подход с низкой задержкой для обнаружения пробуждающих слов (wakeword) для приложений на устройствах</li> <li><a href="https://arxiv.org/pdf/1811.06621.pdf" rel="nofollow">RNN-Transducer Архитектура</a> от Google: модификация архитектуры CTC для потокового ASR на устройствах</li>',L,d,q="Транскрипция встреч:",P,v,I='<li><a href="https://huggingface.co/pyannote/speaker-diarization/blob/main/technical_report_2.1.pdf" rel="nofollow">pyannote.audio Технический отчет</a> Эрве Бредин: в этом докладе описываются основные принципы, лежащие в основе конвейера диаризации дикторов `pyannote.audio</li> <li><a href="https://arxiv.org/pdf/2303.00747.pdf" rel="nofollow">Whisper X</a> by Max Bain et al.: усовершенствованный подход к вычислению временных меток на уровне слов с использованием модели Whisper</li>',y,w,H,T,z;return p=new lt({props:{title:"Дополнительные материалы и ресурсы",local:"дополнительные-материалы-и-ресурсы",headingTag:"h1"}}),w=new at({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter7/supplemental_reading.mdx"}}),{c(){r=i("meta"),b=n(),x=i("p"),g=n(),N(p.$$.fragment),C=n(),f=i("p"),f.textContent=E,$=n(),u=i("p"),u.textContent=G,S=n(),m=i("ul"),m.innerHTML=U,k=n(),c=i("p"),c.textContent=j,M=n(),h=i("ul"),h.innerHTML=R,L=n(),d=i("p"),d.textContent=q,P=n(),v=i("ul"),v.innerHTML=I,y=n(),N(w.$$.fragment),H=n(),T=i("p"),this.h()},l(t){const e=tt("svelte-u9bgzb",document.head);r=s(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(l),b=o(t),x=s(t,"P",{}),W(x).forEach(l),g=o(t),B(p.$$.fragment,t),C=o(t),f=s(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(f)!=="svelte-1biejhj"&&(f.textContent=E),$=o(t),u=s(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(u)!=="svelte-srs7s5"&&(u.textContent=G),S=o(t),m=s(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),_(m)!=="svelte-1qemulz"&&(m.innerHTML=U),k=o(t),c=s(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(c)!=="svelte-1sobo2z"&&(c.textContent=j),M=o(t),h=s(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),_(h)!=="svelte-18nom14"&&(h.innerHTML=R),L=o(t),d=s(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(d)!=="svelte-mvczd7"&&(d.textContent=q),P=o(t),v=s(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),_(v)!=="svelte-1lp8fhf"&&(v.innerHTML=I),y=o(t),B(w.$$.fragment,t),H=o(t),T=s(t,"P",{}),W(T).forEach(l),this.h()},h(){O(r,"name","hf:doc:metadata"),O(r,"content",ot)},m(t,e){et(document.head,r),a(t,b,e),a(t,x,e),a(t,g,e),X(p,t,e),a(t,C,e),a(t,f,e),a(t,$,e),a(t,u,e),a(t,S,e),a(t,m,e),a(t,k,e),a(t,c,e),a(t,M,e),a(t,h,e),a(t,L,e),a(t,d,e),a(t,P,e),a(t,v,e),a(t,y,e),X(w,t,e),a(t,H,e),a(t,T,e),z=!0},p:Q,i(t){z||(D(p.$$.fragment,t),D(w.$$.fragment,t),z=!0)},o(t){F(p.$$.fragment,t),F(w.$$.fragment,t),z=!1},d(t){t&&(l(b),l(x),l(g),l(C),l(f),l($),l(u),l(S),l(m),l(k),l(c),l(M),l(h),l(L),l(d),l(P),l(v),l(y),l(H),l(T)),l(r),J(p,t),J(w,t)}}}const ot='{"title":"Дополнительные материалы и ресурсы","local":"дополнительные-материалы-и-ресурсы","sections":[],"depth":1}';function it(A){return V(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ft extends Y{constructor(r){super(),Z(this,r,it,nt,K,{})}}export{ft as component};
