import{s as j,n as z,o as U}from"../chunks/scheduler.cd324960.js";import{S as k,i as q,e as h,s as m,c as b,h as D,a as d,d as a,b as f,f as N,g as y,j as A,k as G,l as O,m as n,n as C,t as M,o as P,p as E}from"../chunks/index.d5c3adcc.js";import{C as Q,H as R,E as B}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.14d935fa.js";function I(H){let l,$,u,_,i,x,s,g,r,L=`В этом разделе была представлена задача преобразования текста в речь.
Хотите узнать больше? Здесь вы найдете дополнительные ресурсы, которые помогут вам углубить понимание рассматриваемых тем
и повысить эффективность обучения.`,v,o,F='<li><a href="https://arxiv.org/pdf/2010.05646.pdf" rel="nofollow">HiFi-GAN: генеративные состязательные сети для эффективного и высококачественного синтеза речи</a>: статья, в которой представлена HiFi-GAN для синтеза речи.</li> <li><a href="https://www.danielpovey.com/files/2018_icassp_xvectors.pdf" rel="nofollow">Х-Векторы: Надежные DNN-Эмбединги для распознавания дикторов</a>: статья, в которой представлен метод Х-Векторов для эмбеддингов дикторов.</li> <li><a href="https://arxiv.org/pdf/2006.04558.pdf" rel="nofollow">FastSpeech 2: быстрое и высококачественное преобразование текста в речь</a>: статья, в которой представлена FastSpeech 2 - еще одна популярная модель преобразования текста в речь, использующая неавторегрессионный TTS метод.</li> <li><a href="https://arxiv.org/pdf/2302.04215v1.pdf" rel="nofollow">Векторно-квантованный подход для синтеза текста в речь на основе спонтанной речи в реальном мире</a>: статья, посвященная MQTTS - авторегрессионной системе TTS, в которой мел-спектрограммы заменены квантованным дискретным представлением.</li>',w,p,T,c,S;return i=new Q({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),s=new R({props:{title:"Дополнительные материалы и ресурсы",local:"дополнительные-материалы-и-ресурсы",headingTag:"h1"}}),p=new B({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter6/supplemental_reading.mdx"}}),{c(){l=h("meta"),$=m(),u=h("p"),_=m(),b(i.$$.fragment),x=m(),b(s.$$.fragment),g=m(),r=h("p"),r.textContent=L,v=m(),o=h("ul"),o.innerHTML=F,w=m(),b(p.$$.fragment),T=m(),c=h("p"),this.h()},l(t){const e=D("svelte-u9bgzb",document.head);l=d(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(a),$=f(t),u=d(t,"P",{}),N(u).forEach(a),_=f(t),y(i.$$.fragment,t),x=f(t),y(s.$$.fragment,t),g=f(t),r=d(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),A(r)!=="svelte-u31mxr"&&(r.textContent=L),v=f(t),o=d(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),A(o)!=="svelte-1p7m3vj"&&(o.innerHTML=F),w=f(t),y(p.$$.fragment,t),T=f(t),c=d(t,"P",{}),N(c).forEach(a),this.h()},h(){G(l,"name","hf:doc:metadata"),G(l,"content",J)},m(t,e){O(document.head,l),n(t,$,e),n(t,u,e),n(t,_,e),C(i,t,e),n(t,x,e),C(s,t,e),n(t,g,e),n(t,r,e),n(t,v,e),n(t,o,e),n(t,w,e),C(p,t,e),n(t,T,e),n(t,c,e),S=!0},p:z,i(t){S||(M(i.$$.fragment,t),M(s.$$.fragment,t),M(p.$$.fragment,t),S=!0)},o(t){P(i.$$.fragment,t),P(s.$$.fragment,t),P(p.$$.fragment,t),S=!1},d(t){t&&(a($),a(u),a(_),a(x),a(g),a(r),a(v),a(o),a(w),a(T),a(c)),a(l),E(i,t),E(s,t),E(p,t)}}}const J='{"title":"Дополнительные материалы и ресурсы","local":"дополнительные-материалы-и-ресурсы","sections":[],"depth":1}';function K(H){return U(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Y extends k{constructor(l){super(),q(this,l,K,I,j,{})}}export{Y as component};
