# Практическое занятие

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.

1. Создайте блокнот [Google Colab](https://colab.research.google.com).
2. Используйте 🤗 Datasets для загрузки train split набора данных
[`facebook/voxpopuli`](https://huggingface.co/datasets/facebook/voxpopuli) на выбранном вами языке в потоковом режиме.
3. Получите третий пример из части `train` набора данных и исследуйте его. Учитывая особенности этого примера, для
решения каких аудиозадач можно использовать этот набор данных?
4. Постройте осциллограмму и спектрограмму этого примера.
5. Перейдите на сайт [🤗 Hugging Face Hub](https://huggingface.co/models), 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.

Если вы затрудняетесь с выполнением этого упражнения, не стесняйтесь заглянуть в [пример решения](https://colab.research.google.com/drive/1NGyo5wFpRj8TMfZOIuPaJHqyyXCITftc?usp=sharing).
Открыли для себя что-то интересное? Нашли классную модель? Получили красивую спектрограмму? Не стесняйтесь делиться своими работами и открытиями в Twitter!

В следующих главах вы узнаете больше о различных архитектурах аудиотрансформеров и создадите свою собственную модель!


<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter2/hands_on.mdx" />