import{s as ft,f as vt,n as xt,o as Ct}from"../chunks/scheduler.f6b352c8.js";import{S as bt,i as gt,g as s,s as i,r as V,A as ht,h as r,f as a,c as o,j as mt,u as N,x as l,k as G,y as yt,a as n,v as K,d as O,t as Q,w as Y}from"../chunks/index.7f38e934.js";import{H as Z,E as $t}from"../chunks/getInferenceSnippets.fe140833.js";function _t(Fe){let u,ee,W,te,c,ae,p,Be="Querido estudiante,",ne,m,ke=`Bienvenido a este curso de transformers para audio. Una y otra vez, los transformers han demostrado ser una de las arquitecturas
de aprendizaje profundo más poderosas y versátiles, capaces de lograr resultados que son estado del arte en una amplia gama de tareas,
incluyendo el procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y, más recientemente, procesamiento de audio.`,ie,f,Re=`En este curso, exploraremos cómo se pueden aplicar los transformers a datos de audio. Aprenderás cómo utilizarlos para abordar una variedad
de tareas relacionadas con el audio. Ya sea que estés interesado en reconocimiento de voz, clasificación de audio o generación de habla a partir
de texto, los transformers y este curso te brindarán las herramientas necesarias.`,oe,v,Ie=`Para que puedas tener una idea de lo que estos modelos pueden hacer, di algunas palabras en la siguiente demostración y observa
cómo el modelo las ¡transcribe en tiempo real!`,se,d,Je="",De,re,x,Ve=`A lo largo del curso, adquirirás una comprensión de los aspectos específicos de trabajar con datos de audio.
Aprenderás sobre diferentes arquitecturas de transformers y entrenarás tus propios transformers de audio aprovechando potentes
modelos pre-entrenados.`,le,C,Ne=`Este curso está diseñado para estudiantes con experiencia en aprendizaje profundo y familiaridad general con los transformers.
No se requiere experiencia en el procesamiento de datos de audio. Si necesitas repasar tu comprensión de los transformers,
echa un vistazo a nuestro <a href="https://huggingface.co/course/chapter1/1" rel="nofollow">Curso de NLP</a>, que profundiza en los fundamentos de los transformers
en detalle.`,de,b,ue,g,Ge="<strong>Sanchit Gandhi, Machine Learning Research Engineer en Hugging Face</strong>",ce,h,Ke=`¡Hola! Soy Sanchit y soy un ingeniero de investigación en aprendizaje automático para audio en el equipo de código abierto de Hugging Face 🤗.
Mi enfoque principal es el reconocimiento automático de voz y la traducción, con el objetivo actual de hacer que los modelos de habla sean
más rápidos, ligeros y fáciles de usar.`,pe,y,Oe="<strong>Matthijs Hollemans, Machine Learning Engineer en Hugging Face</strong>",me,$,Qe=`Soy Matthijs, y soy un ingeniero de aprendizaje automático para audio en el equipo de código abierto de Hugging Face. También soy el autor
de un libro sobre cómo escribir sintetizadores de sonido, y creo plug-ins de audio en mi tiempo libre.`,fe,_,Ye="<strong>Maria Khalusova, Documentation &amp; Courses at Hugging Face</strong>",ve,q,We=`Soy María, y creo contenido educativo y documentación para hacer que los Transformers y otras herramientas de código abierto sean aún más
accesibles. Desgloso conceptos técnicos complejos y ayudo a las personas a comenzar con tecnologías de vanguardia.`,xe,T,Xe="<strong>Vaibhav Srivastav, ML Developer Advocate Engineer at Hugging Face</strong>",Ce,z,Ze=`Soy Vaibhav (VB) y soy un Ingeniero de Promoción para audio en el equipo de código abierto de Hugging Face.
Investigo sobre Texto a Voz(TTS) en lenguajes con bajos recursos y ayudo a llevar el estado del arte de la investigación del habla al público general.`,be,P,ge,H,et="El curso esta estructurado en varias unidades que cubren varios temas en profudidad:",he,j,tt=`<li>Unidad 1: Aprende sobre los detalles específicos de trabajar con datos de audio, incluyendo técnicas de procesamiento de audio y preparación de datos.</li> <li>Unidad 2: Conoce las aplicaciones de audio y aprende a utilizar las pipelines de 🤗 Transformers para diferentes tareas, como
clasificación de audio y reconocimiento de voz.</li> <li>Unidad 3: Explora las arquitecturas de transformers de audio, aprende en qué se diferencian y para qué tareas son más adecuadas.</li> <li>Unidad 4: Aprende cómo construir tu propio clasificador de género musical.</li> <li>Unidad 5: Adéntrate en el reconocimiento de voz y construye un modelo para transcribir grabaciones de reuniones.</li> <li>Unidad 6: Aprende cómo generar habla a partir de texto.</li> <li>Unidad 7: Aprende cómo convertir audio a audio utilizando transformers.</li>`,ye,L,at=`Cada unidad incluye un componente teórico, donde podras adquirir un entendimiento profundo de los conceptos y técnicas.
A lo largo del curso, hay quizzes para ayudarte a evaluar to conocimiento y reforzar tu aprendizaje.
Algunos capítulos tambien incluyen ejercicios prácticos, en los que tendrás la oportunidad de aplicar todo lo que has aprendido.`,$e,M,nt=`Al finalizar el curso, tendras una formación sólida en el uso de transfomers para datos de audio y estarás bien
equipado para aplicar este tipo de técnicas a un conjunto amplio de tareas relacionadas con audio.`,_e,U,it="Las unidades del curso serán publicadas en bloques consecutivos de acuerdo a la siguiente agenda:",qe,E,ot="<thead><tr><th>Unidades</th> <th>Fecha de publicación</th></tr></thead> <tbody><tr><td>Unidad 0, Unidad 1, and Unidad 2</td> <td>Junio 14, 2023</td></tr> <tr><td>Unidad 3, Unidad 4</td> <td>Junio 21, 2023</td></tr> <tr><td>Unidad 5</td> <td>Junio 28, 2023</td></tr> <tr><td>Unidad 6</td> <td>Julio 5, 2023</td></tr> <tr><td>Unidad 7, Unidad 8</td> <td>Julio 12, 2023</td></tr></tbody>",Te,A,ze,w,st=`No hay una manera correcta o erronea de tomar este curso. Todos los materiales en este curso son 100% gratis, públicos y de código abierto.
Puedes tomar el curso a tu propio ritmo, sin embargo, recomendamos ir a lo largo de las unidades en orden.`,Pe,S,rt="Si quieres tener un certificado al final del curso, ofrecemos dos opciones:",He,F,lt="<thead><tr><th>Tipo de certficado</th> <th>Requerimientos</th></tr></thead> <tbody><tr><td>Certificado de finalización</td> <td>Completa el 80% de los ejercicios prácticos según las instrucciones.</td></tr> <tr><td>Certificado de honor</td> <td>Completa el 100% de los ejercicios prácticos según las instrucciones.</td></tr></tbody>",je,B,dt=`Cada ejercicio práctico tiene unos criterios para considerarse completo. Una vez hayas completado suficientes ejericios prácticos
para acceder a alguno de los certificados, visita la última unidad del curso para aprender como puedes obtener tu certificado. ¡Buena Suerte!`,Le,k,Me,R,ut=`Las unidades de este curso seran publicadas gradualmente en el transcurso de un par de semanas. Te animamos a que te suscribas
a las actualizaciones del curso y asi no te perderas ninguna unidad cuando sean publicadas. Los estudiantes que se suscriban a
las actualizaciones del curso serán los primeros en darse cuenta de los eventos sociales que planeammos organizar.`,Ue,I,ct='<a href="http://eepurl.com/insvcI" rel="nofollow">SUSCRIBETE</a>',Ee,J,pt="¡Disfruta el curso!",Ae,D,we,X,Se;return c=new Z({props:{title:"¡Bienvenido al curso de Hugging Face de Audio!",local:"bienvenido-al-curso-de-hugging-face-de-audio",headingTag:"h1"}}),b=new Z({props:{title:"Conoce al equipo del curso",local:"conoce-al-equipo-del-curso",headingTag:"h2"}}),P=new Z({props:{title:"Estructura del curso",local:"estructura-del-curso",headingTag:"h2"}}),A=new Z({props:{title:"Rutas de aprendizaje y certificaciones",local:"rutas-de-aprendizaje-y-certificaciones",headingTag:"h2"}}),k=new Z({props:{title:"Suscríbete al curso",local:"suscríbete-al-curso",headingTag:"h2"}}),D=new $t({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/es/chapter0/introduction.mdx"}}),{c(){u=s("meta"),ee=i(),W=s("p"),te=i(),V(c.$$.fragment),ae=i(),p=s("p"),p.textContent=Be,ne=i(),m=s("p"),m.textContent=ke,ie=i(),f=s("p"),f.textContent=Re,oe=i(),v=s("p"),v.textContent=Ie,se=i(),d=s("iframe"),d.innerHTML=Je,re=i(),x=s("p"),x.textContent=Ve,le=i(),C=s("p"),C.innerHTML=Ne,de=i(),V(b.$$.fragment),ue=i(),g=s("p"),g.innerHTML=Ge,ce=i(),h=s("p"),h.textContent=Ke,pe=i(),y=s("p"),y.innerHTML=Oe,me=i(),$=s("p"),$.textContent=Qe,fe=i(),_=s("p"),_.innerHTML=Ye,ve=i(),q=s("p"),q.textContent=We,xe=i(),T=s("p"),T.innerHTML=Xe,Ce=i(),z=s("p"),z.textContent=Ze,be=i(),V(P.$$.fragment),ge=i(),H=s("p"),H.textContent=et,he=i(),j=s("ul"),j.innerHTML=tt,ye=i(),L=s("p"),L.textContent=at,$e=i(),M=s("p"),M.textContent=nt,_e=i(),U=s("p"),U.textContent=it,qe=i(),E=s("table"),E.innerHTML=ot,Te=i(),V(A.$$.fragment),ze=i(),w=s("p"),w.textContent=st,Pe=i(),S=s("p"),S.textContent=rt,He=i(),F=s("table"),F.innerHTML=lt,je=i(),B=s("p"),B.textContent=dt,Le=i(),V(k.$$.fragment),Me=i(),R=s("p"),R.textContent=ut,Ue=i(),I=s("p"),I.innerHTML=ct,Ee=i(),J=s("p"),J.textContent=pt,Ae=i(),V(D.$$.fragment),we=i(),X=s("p"),this.h()},l(e){const 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