# Дополнительные материалы и ресурсы

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.

* [Whisper Talk](https://www.youtube.com/live/fZMiD8sDzzg?feature=share) by Jong Wook Kim: презентация о модели Whisper, в которой объясняются мотивация, архитектура, обучение и результаты, представленные автором Whisper - Джонг Вук Кимом.
* [End-to-End Speech Benchmark (ESB)](https://arxiv.org/abs/2210.13352): научная статья, в которой обосновывается использование орфографического WER вместо нормализованного WER для оценки систем распознавания речи и представляется соответствующий бенчмарк.
* [Fine-Tuning Whisper for Multilingual ASR](https://huggingface.co/blog/fine-tune-whisper): подробный блог-пост, который объясняет, как работает модель Whisper, и подробно описывает пред- и пост-обработку с использованием извлекателя призников и токенизатора.
* [Fine-tuning MMS Adapter Models for Multi-Lingual ASR](https://huggingface.co/blog/mms_adapters): полное руководство по дообучению новых многоязычных моделей распознавания речи Meta AI [MMS](https://ai.facebook.com/blog/multilingual-model-speech-recognition/), при этом замораживая веса базовой модели и обучая только небольшое количество *адаптерных* слоев.
* [Boosting Wav2Vec2 with n-grams in 🤗 Transformers](https://huggingface.co/blog/wav2vec2-with-ngram): блог-пост о сочетании моделей CTC с внешними языковыми моделями (LM) для борьбы со смысловыми и пунктуационными ошибками.

<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter5/supplemental_reading.mdx" />