import{s as it,f as st,n as rt,o as mt}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as ft,i as ut,g as s,s as n,r as Y,A as ot,h as r,f as l,c as i,j as Z,u as tt,x as f,k as T,y as pt,a,v as et,d as lt,t as at,w as nt}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{H as ct,E as ht}from"../chunks/getInferenceSnippets.ba5f4cd0.js";function _t(U){let u,M,P,b,p,H,c,D="在本节中，我们将探讨如何使用 Transformers 将语音转换为文本，这一任务被称为 <em>语音识别</em>。",L,o,F='<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/audio-course-images/resolve/main/asr_diagram.png" alt="语音到文本的示意图"/>',y,h,N=`语音识别，也称为自动语音识别（ASR）或语音转文本（STT），是最受欢迎和令人兴奋的语音处理任务之一。
它广泛应用于包括口述、语音助手、视频字幕和会议记录在内的多种应用中。`,A,_,O=`您可能在不知不觉中多次使用过语音识别系统，比如说您智能手机中的数字助手（Siri、Google Assistant、Alexa）！
当您使用这些助手时，它们首先要做的就是将您的语音转写为书面文本，准备用于各种下游任务（比如为您查询天气预报 🌤️）。`,E,v,V="试试下面的语音识别 demo。您可以使用麦克风录制自己的声音，或拖放音频样本文件进行转写：",S,m,B="",J,q,x,K=`语音识别是一项具有挑战性的任务，它需要对音频和文本都有所了解。输入的音频可能有很多背景噪音，并且可能由具有各种口音的说话人发出，这使得从中识别出语音变得困难。
书面文本可能包含无声音的字符，如标点符号，这些信息仅从音频中推断很困难。这些都是我们在构建有效的语音识别系统时必须克服的障碍！`,z,d,Q=`现在我们已经定义了我们的任务，我们可以开始更详细地研究语音识别。通过本单元的学习，您将对各种可用的预训练语音识别模型有一个良好的基本理解，并了解如何通过 🤗 Transformers 库使用它们。
您还将了解对一个领域或某种特定语言微调 ASR 模型的过程，使您能够为遇到的任何任务构建一个高效的系统。您将能够向您的亲朋好友现场演示您的模型，一个能够将任何语音转换为文本的模型！`,R,C,W="具体而言，我们将介绍：",j,$,X='<li><a href="asr_models">语音识别的预训练模型</a></li> <li><a href="choosing_dataset">选择数据集</a></li> <li><a href="evaluation">语音识别的评价指标</a></li> <li><a href="fine-tuning">微调语音识别模型</a></li> <li><a href="demo">创建 demo</a></li> <li><a href="hands_on">实战练习</a></li>',k,w,G,g,I;return p=new ct({props:{title:"单元简介",local:"单元简介",headingTag:"h1"}}),w=new ht({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/zh-CN/chapter5/introduction.mdx"}}),{c(){u=s("meta"),M=n(),P=s("p"),b=n(),Y(p.$$.fragment),H=n(),c=s("p"),c.innerHTML=D,L=n(),o=s("div"),o.innerHTML=F,y=n(),h=s("p"),h.textContent=N,A=n(),_=s("p"),_.textContent=O,E=n(),v=s("p"),v.textContent=V,S=n(),m=s("iframe"),m.innerHTML=B,q=n(),x=s("p"),x.textContent=K,z=n(),d=s("p"),d.textContent=Q,R=n(),C=s("p"),C.textContent=W,j=n(),$=s("ul"),$.innerHTML=X,k=n(),Y(w.$$.fragment),G=n(),g=s("p"),this.h()},l(t){const e=ot("svelte-u9bgzb",document.head);u=r(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(l),M=i(t),P=r(t,"P",{}),Z(P).forEach(l),b=i(t),tt(p.$$.fragment,t),H=i(t),c=r(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(c)!=="svelte-1wneij3"&&(c.innerHTML=D),L=i(t),o=r(t,"DIV",{class:!0,"data-svelte-h":!0}),f(o)!=="svelte-16h6g2l"&&(o.innerHTML=F),y=i(t),h=r(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(h)!=="svelte-1a0kyrr"&&(h.textContent=N),A=i(t),_=r(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(_)!=="svelte-1f96cy0"&&(_.textContent=O),E=i(t),v=r(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(v)!=="svelte-wqafy4"&&(v.textContent=V),S=i(t),m=r(t,"IFRAME",{src:!0,frameborder:!0,width:!0,height:!0,"data-svelte-h":!0}),f(m)!=="svelte-aw0ubw"&&(m.innerHTML=B),q=i(t),x=r(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(x)!=="svelte-1cn4pkz"&&(x.textContent=K),z=i(t),d=r(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(d)!=="svelte-94zp8i"&&(d.textContent=Q),R=i(t),C=r(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),f(C)!=="svelte-51rpan"&&(C.textContent=W),j=i(t),$=r(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),f($)!=="svelte-1q8lgtd"&&($.innerHTML=X),k=i(t),tt(w.$$.fragment,t),G=i(t),g=r(t,"P",{}),Z(g).forEach(l),this.h()},h(){T(u,"name","hf:doc:metadata"),T(u,"content",vt),T(o,"class","flex justify-center"),st(m.src,J="https://course-demos-whisper-small.hf.space")||T(m,"src",J),T(m,"frameborder","0"),T(m,"width","850"),T(m,"height","450")},m(t,e){pt(document.head,u),a(t,M,e),a(t,P,e),a(t,b,e),et(p,t,e),a(t,H,e),a(t,c,e),a(t,L,e),a(t,o,e),a(t,y,e),a(t,h,e),a(t,A,e),a(t,_,e),a(t,E,e),a(t,v,e),a(t,S,e),a(t,m,e),a(t,q,e),a(t,x,e),a(t,z,e),a(t,d,e),a(t,R,e),a(t,C,e),a(t,j,e),a(t,$,e),a(t,k,e),et(w,t,e),a(t,G,e),a(t,g,e),I=!0},p:rt,i(t){I||(lt(p.$$.fragment,t),lt(w.$$.fragment,t),I=!0)},o(t){at(p.$$.fragment,t),at(w.$$.fragment,t),I=!1},d(t){t&&(l(M),l(P),l(b),l(H),l(c),l(L),l(o),l(y),l(h),l(A),l(_),l(E),l(v),l(S),l(m),l(q),l(x),l(z),l(d),l(R),l(C),l(j),l($),l(k),l(G),l(g)),l(u),nt(p,t),nt(w,t)}}}const vt='{"title":"单元简介","local":"单元简介","sections":[],"depth":1}';function xt(U){return mt(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class wt extends ft{constructor(u){super(),ut(this,u,xt,_t,it,{})}}export{wt as component};
