import{s as I,n as R,o as U}from"../chunks/scheduler.f6b352c8.js";import{S as F,i as J,g as d,s,r as L,A as N,h as f,f as a,c as r,j as G,u as O,x as E,k as S,y as V,a as o,v as z,d as k,t as A,w as D}from"../chunks/index.7f38e934.js";import{H as X,E as Z}from"../chunks/getInferenceSnippets.fe140833.js";function B(P){let i,g,h,_,n,v,l,T="Este ejericio no es calificable y esta pensado para ayudarte a familiarizar con las herramientas y librerias que estaras usando a traves del curso. Si ya tienes experiencia al usar Google Colab, 🤗 Datasets, librosa y 🤗 Transformers, puedes saltar este ejercicio.",x,c,H='<li>Crea un cuaderno de <a href="https://colab.research.google.com" rel="nofollow">Google Colab</a></li> <li>Usa para descargar la partición train de <a href="https://huggingface.co/datasets/facebook/voxpopuli" rel="nofollow"><code>facebook/voxpopuli</code> dataset</a> en el idioma de tu elección usando el modo de transmisión(streaming).</li> <li>Obten el tercer ejemplo del subconjunto <code>train</code> y exploralo. Dadas las caracteristicas que tiene este ejemplo, ¿En cuales tareas de audio puedes usar este dataset?</li> <li>Gráfica la forma de onda y el espectrograma.</li> <li>Ve al <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">🤗 Hub</a>, y explora modelos pre-entrenados que puedan ser usados para el reconocimiento automático de la voz en el idioma de tu elección.</li> <li>Compara la transcripción que obtienes de la pipeline con la transcripción original.</li>',$,p,q=`Si tienes problemas completando este ejercicio, puedes mirar la <a href="https://colab.research.google.com/drive/1NGyo5wFpRj8TMfZOIuPaJHqyyXCITftc?usp=sharing" rel="nofollow">solución</a>.
¿Has descubierto algo interesante? ¿Encontraste un buen modelo? ¿Obtuviste un bello espectrograma? Comparte tus descubrimientos en Twitter.`,y,u,M="En el siguiente capitulo aprenderás mas acerca de las arquitecturas para audio de transformers y entrenaras tu propio modelo",C,m,j,b,w;return n=new X({props:{title:"Ejercicio práctico",local:"ejercicio-práctico",headingTag:"h1"}}),m=new Z({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/es/chapter2/hands_on.mdx"}}),{c(){i=d("meta"),g=s(),h=d("p"),_=s(),L(n.$$.fragment),v=s(),l=d("p"),l.textContent=T,x=s(),c=d("ol"),c.innerHTML=H,$=s(),p=d("p"),p.innerHTML=q,y=s(),u=d("p"),u.textContent=M,C=s(),L(m.$$.fragment),j=s(),b=d("p"),this.h()},l(e){const t=N("svelte-u9bgzb",document.head);i=f(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),g=r(e),h=f(e,"P",{}),G(h).forEach(a),_=r(e),O(n.$$.fragment,e),v=r(e),l=f(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),E(l)!=="svelte-zm9o20"&&(l.textContent=T),x=r(e),c=f(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),E(c)!=="svelte-13f45j7"&&(c.innerHTML=H),$=r(e),p=f(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),E(p)!=="svelte-1yetj8h"&&(p.innerHTML=q),y=r(e),u=f(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),E(u)!=="svelte-1l74i2i"&&(u.textContent=M),C=r(e),O(m.$$.fragment,e),j=r(e),b=f(e,"P",{}),G(b).forEach(a),this.h()},h(){S(i,"name","hf:doc:metadata"),S(i,"content",K)},m(e,t){V(document.head,i),o(e,g,t),o(e,h,t),o(e,_,t),z(n,e,t),o(e,v,t),o(e,l,t),o(e,x,t),o(e,c,t),o(e,$,t),o(e,p,t),o(e,y,t),o(e,u,t),o(e,C,t),z(m,e,t),o(e,j,t),o(e,b,t),w=!0},p:R,i(e){w||(k(n.$$.fragment,e),k(m.$$.fragment,e),w=!0)},o(e){A(n.$$.fragment,e),A(m.$$.fragment,e),w=!1},d(e){e&&(a(g),a(h),a(_),a(v),a(l),a(x),a(c),a($),a(p),a(y),a(u),a(C),a(j),a(b)),a(i),D(n,e),D(m,e)}}}const K='{"title":"Ejercicio práctico","local":"ejercicio-práctico","sections":[],"depth":1}';function Q(P){return U(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class te extends F{constructor(i){super(),J(this,i,Q,B,I,{})}}export{te as component};
