import{s as V,n as Y,o as Z}from"../chunks/scheduler.cd324960.js";import{S as tt,i as et,e as o,s as a,c as G,h as lt,a as s,d as l,b as i,f as K,g as U,j as _,k as Q,l as nt,m as n,n as j,t as R,o as q,p as I}from"../chunks/index.d5c3adcc.js";import{C as at,H as it,E as ot}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.821bf6cb.js";function st(N){let r,g,$,b,p,C,f,S,m,W=`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:`,M,u,B="Перевод речи в речь:",k,c,O='<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>',y,h,X="Голосовой ассистент:",L,d,D='<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>',P,x,F="Транскрипция встреч:",H,v,J='<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>',z,w,E,T,A;return p=new at({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),f=new it({props:{title:"Дополнительные материалы и ресурсы",local:"дополнительные-материалы-и-ресурсы",headingTag:"h1"}}),w=new ot({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter7/supplemental_reading.mdx"}}),{c(){r=o("meta"),g=a(),$=o("p"),b=a(),G(p.$$.fragment),C=a(),G(f.$$.fragment),S=a(),m=o("p"),m.textContent=W,M=a(),u=o("p"),u.textContent=B,k=a(),c=o("ul"),c.innerHTML=O,y=a(),h=o("p"),h.textContent=X,L=a(),d=o("ul"),d.innerHTML=D,P=a(),x=o("p"),x.textContent=F,H=a(),v=o("ul"),v.innerHTML=J,z=a(),G(w.$$.fragment),E=a(),T=o("p"),this.h()},l(t){const e=lt("svelte-u9bgzb",document.head);r=s(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(l),g=i(t),$=s(t,"P",{}),K($).forEach(l),b=i(t),U(p.$$.fragment,t),C=i(t),U(f.$$.fragment,t),S=i(t),m=s(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(m)!=="svelte-1biejhj"&&(m.textContent=W),M=i(t),u=s(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(u)!=="svelte-srs7s5"&&(u.textContent=B),k=i(t),c=s(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),_(c)!=="svelte-1qemulz"&&(c.innerHTML=O),y=i(t),h=s(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(h)!=="svelte-1sobo2z"&&(h.textContent=X),L=i(t),d=s(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),_(d)!=="svelte-18nom14"&&(d.innerHTML=D),P=i(t),x=s(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(x)!=="svelte-mvczd7"&&(x.textContent=F),H=i(t),v=s(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),_(v)!=="svelte-1lp8fhf"&&(v.innerHTML=J),z=i(t),U(w.$$.fragment,t),E=i(t),T=s(t,"P",{}),K(T).forEach(l),this.h()},h(){Q(r,"name","hf:doc:metadata"),Q(r,"content",rt)},m(t,e){nt(document.head,r),n(t,g,e),n(t,$,e),n(t,b,e),j(p,t,e),n(t,C,e),j(f,t,e),n(t,S,e),n(t,m,e),n(t,M,e),n(t,u,e),n(t,k,e),n(t,c,e),n(t,y,e),n(t,h,e),n(t,L,e),n(t,d,e),n(t,P,e),n(t,x,e),n(t,H,e),n(t,v,e),n(t,z,e),j(w,t,e),n(t,E,e),n(t,T,e),A=!0},p:Y,i(t){A||(R(p.$$.fragment,t),R(f.$$.fragment,t),R(w.$$.fragment,t),A=!0)},o(t){q(p.$$.fragment,t),q(f.$$.fragment,t),q(w.$$.fragment,t),A=!1},d(t){t&&(l(g),l($),l(b),l(C),l(S),l(m),l(M),l(u),l(k),l(c),l(y),l(h),l(L),l(d),l(P),l(x),l(H),l(v),l(z),l(E),l(T)),l(r),I(p,t),I(f,t),I(w,t)}}}const rt='{"title":"Дополнительные материалы и ресурсы","local":"дополнительные-материалы-и-ресурсы","sections":[],"depth":1}';function pt(N){return Z(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ct extends tt{constructor(r){super(),et(this,r,pt,st,V,{})}}export{ct as component};
