import{s as I,n as R,o as z}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as J,i as N,g as u,s as n,r as j,A as U,h,f as a,c as s,j as q,u as G,x as y,k as O,y as X,a as o,v as S,d as A,t as D,w as F}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{H as Z,E as B}from"../chunks/EditOnGithub.5a9bb8c5.js";function K(H){let l,_,d,$,i,b,r,M=`Это упражнение не оценивается и предназначено для ознакомления с инструментами и библиотеками, которые вы будете использовать на протяжении всего курса.
Если вы уже имеете опыт работы с Google Colab, 🤗 Datasets, librosa и 🤗 Transformers, вы можете пропустить это упражнение.`,v,c,E=`<li>Создайте блокнот <a href="https://colab.research.google.com" rel="nofollow">Google Colab</a>.</li> <li>Используйте 🤗 Datasets для загрузки train split набора данных
<a href="https://huggingface.co/datasets/facebook/voxpopuli" rel="nofollow"><code>facebook/voxpopuli</code></a> на выбранном вами языке в потоковом режиме.</li> <li>Получите третий пример из части <code>train</code> набора данных и исследуйте его. Учитывая особенности этого примера, для
решения каких аудиозадач можно использовать этот набор данных?</li> <li>Постройте осциллограмму и спектрограмму этого примера.</li> <li>Перейдите на сайт <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">🤗 Hugging Face Hub</a>, изучите предварительно обученные модели и найдите ту,
которая может быть использована для автоматического распознавания речи на выбранном ранее языке. Инстанцируйте соответствующий конвейер
с найденной моделью и транскрибируйте пример.</li>`,x,m,L=`Если вы затрудняетесь с выполнением этого упражнения, не стесняйтесь заглянуть в <a href="https://colab.research.google.com/drive/1NGyo5wFpRj8TMfZOIuPaJHqyyXCITftc?usp=sharing" rel="nofollow">пример решения</a>.
Открыли для себя что-то интересное? Нашли классную модель? Получили красивую спектрограмму? Не стесняйтесь делиться своими работами и открытиями в Twitter!`,w,p,k="В следующих главах вы узнаете больше о различных архитектурах аудиотрансформеров и создадите свою собственную модель!",C,f,P,g,T;return i=new Z({props:{title:"Практическое занятие",local:"практическое-занятие",headingTag:"h1"}}),f=new B({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter2/hands_on.mdx"}}),{c(){l=u("meta"),_=n(),d=u("p"),$=n(),j(i.$$.fragment),b=n(),r=u("p"),r.textContent=M,v=n(),c=u("ol"),c.innerHTML=E,x=n(),m=u("p"),m.innerHTML=L,w=n(),p=u("p"),p.textContent=k,C=n(),j(f.$$.fragment),P=n(),g=u("p"),this.h()},l(t){const e=U("svelte-u9bgzb",document.head);l=h(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(a),_=s(t),d=h(t,"P",{}),q(d).forEach(a),$=s(t),G(i.$$.fragment,t),b=s(t),r=h(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),y(r)!=="svelte-cf6hpy"&&(r.textContent=M),v=s(t),c=h(t,"OL",{"data-svelte-h":!0}),y(c)!=="svelte-7sjqka"&&(c.innerHTML=E),x=s(t),m=h(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),y(m)!=="svelte-g6emry"&&(m.innerHTML=L),w=s(t),p=h(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),y(p)!=="svelte-12gkqjo"&&(p.textContent=k),C=s(t),G(f.$$.fragment,t),P=s(t),g=h(t,"P",{}),q(g).forEach(a),this.h()},h(){O(l,"name","hf:doc:metadata"),O(l,"content",Q)},m(t,e){X(document.head,l),o(t,_,e),o(t,d,e),o(t,$,e),S(i,t,e),o(t,b,e),o(t,r,e),o(t,v,e),o(t,c,e),o(t,x,e),o(t,m,e),o(t,w,e),o(t,p,e),o(t,C,e),S(f,t,e),o(t,P,e),o(t,g,e),T=!0},p:R,i(t){T||(A(i.$$.fragment,t),A(f.$$.fragment,t),T=!0)},o(t){D(i.$$.fragment,t),D(f.$$.fragment,t),T=!1},d(t){t&&(a(_),a(d),a($),a(b),a(r),a(v),a(c),a(x),a(m),a(w),a(p),a(C),a(P),a(g)),a(l),F(i,t),F(f,t)}}}const Q='{"title":"Практическое занятие","local":"практическое-занятие","sections":[],"depth":1}';function V(H){return z(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class et extends J{constructor(l){super(),N(this,l,V,K,I,{})}}export{et as component};
