import{s as K,n as Q,o as V}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as Y,i as Z,g as l,s,r as I,A as ee,h as o,f as a,c as r,j as N,u as W,x as w,k as O,y as te,a as n,v as X,d as D,t as F,w as J}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{H as ae,E as ne}from"../chunks/getInferenceSnippets.ad8e59bc.js";function se(E){let i,b,_,T,u,C,p,z=`Cette unité a rassemblé de nombreux éléments des unités précédentes, en introduisant les tâches de traduction vocale (audio à audio), les assistants vocaux et séparation des locuteurs.
Le matériel de lecture supplémentaire est donc divisé en ces trois nouvelles tâches :`,$,c,j="Traduction vocale (audio à audio) :",L,d,G='<li><a href="https://ai.facebook.com/blog/advancing-direct-speech-to-speech-modeling-with-discrete-units/" rel="nofollow">STST avec unités discrètes</a> par Meta AI : une approche directe de la STST par le biais de modèles encodeur-décodeur.</li> <li><a href="https://ai.facebook.com/blog/ai-translation-hokkien/" rel="nofollow">Hokkien direct speech-to-speech translation</a> par Meta AI : une approche directe de STST en utilisant des modèles encodeur-décodeur avec un décodeur en deux étapes.</li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2203.13339" rel="nofollow">Leveraging unsupervised and weakly-supervised data to improve direct STST</a> par Google : propose de nouvelles approches pour tirer parti des données non supervisées et faiblement supervisées pour entraîner les modèles STST directs et une petite modification de l’architecture du <em>transformer</em>.</li> <li><a href="https://google-research.github.io/lingvo-lab/translatotron2/" rel="nofollow">Translatotron-2</a> par Google : un système capable de conserver les caractéristiques du locuteur dans la traduction de parole.</li>',S,m,R="Assistant vocal :",k,f,U='<li><a href="https://www.amazon.science/publications/accurate-detection-of-wake-word-start-and-end-using-a-cnn" rel="nofollow">Accurate wakeword detection</a> par Amazon : une approche à faible latence pour la détection des mots déclencheur pour les applications sur appareil.</li> <li><a href="https://arxiv.org/pdf/1811.06621.pdf" rel="nofollow">Architecture RNN-Transducteur</a> par Google : une modification de l’architecture CTC pour l’ASR en <em>streaming</em> sur appareil.</li>',M,h,q="Transcriptions de réunions :",y,v,B='<li><a href="https://huggingface.co/pyannote/speaker-diarization/blob/main/technical_report_2.1.pdf" rel="nofollow">pyannote.audio Technical Report</a> par Hervé Bredin : ce rapport décrit les principes fondamentaux du pipeline de séparation des locuteurs <code>pyannote.audio</code>.</li> <li><a href="https://arxiv.org/pdf/2303.00747.pdf" rel="nofollow">Whisper X</a> par Max Bain et al. : une approche supérieure pour calculer les horodatages au niveau des mots en utilisant le modèle Whisper.</li>',H,x,P,g,A;return u=new ae({props:{title:"Lectures et ressources complémentaires",local:"lectures-et-ressources-complémentaires",headingTag:"h1"}}),x=new ne({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/fr/chapter7/supplemental_reading.mdx"}}),{c(){i=l("meta"),b=s(),_=l("p"),T=s(),I(u.$$.fragment),C=s(),p=l("p"),p.textContent=z,$=s(),c=l("p"),c.textContent=j,L=s(),d=l("ul"),d.innerHTML=G,S=s(),m=l("p"),m.textContent=R,k=s(),f=l("ul"),f.innerHTML=U,M=s(),h=l("p"),h.textContent=q,y=s(),v=l("ul"),v.innerHTML=B,H=s(),I(x.$$.fragment),P=s(),g=l("p"),this.h()},l(e){const t=ee("svelte-u9bgzb",document.head);i=o(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),b=r(e),_=o(e,"P",{}),N(_).forEach(a),T=r(e),W(u.$$.fragment,e),C=r(e),p=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(p)!=="svelte-1silvs"&&(p.textContent=z),$=r(e),c=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(c)!=="svelte-1156wnu"&&(c.textContent=j),L=r(e),d=o(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),w(d)!=="svelte-xq4o80"&&(d.innerHTML=G),S=r(e),m=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(m)!=="svelte-1wok1fj"&&(m.textContent=R),k=r(e),f=o(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),w(f)!=="svelte-nzg1gb"&&(f.innerHTML=U),M=r(e),h=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(h)!=="svelte-j2yxjd"&&(h.textContent=q),y=r(e),v=o(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),w(v)!=="svelte-i33w17"&&(v.innerHTML=B),H=r(e),W(x.$$.fragment,e),P=r(e),g=o(e,"P",{}),N(g).forEach(a),this.h()},h(){O(i,"name","hf:doc:metadata"),O(i,"content",re)},m(e,t){te(document.head,i),n(e,b,t),n(e,_,t),n(e,T,t),X(u,e,t),n(e,C,t),n(e,p,t),n(e,$,t),n(e,c,t),n(e,L,t),n(e,d,t),n(e,S,t),n(e,m,t),n(e,k,t),n(e,f,t),n(e,M,t),n(e,h,t),n(e,y,t),n(e,v,t),n(e,H,t),X(x,e,t),n(e,P,t),n(e,g,t),A=!0},p:Q,i(e){A||(D(u.$$.fragment,e),D(x.$$.fragment,e),A=!0)},o(e){F(u.$$.fragment,e),F(x.$$.fragment,e),A=!1},d(e){e&&(a(b),a(_),a(T),a(C),a(p),a($),a(c),a(L),a(d),a(S),a(m),a(k),a(f),a(M),a(h),a(y),a(v),a(H),a(P),a(g)),a(i),J(u,e),J(x,e)}}}const re='{"title":"Lectures et ressources complémentaires","local":"lectures-et-ressources-complémentaires","sections":[],"depth":1}';function le(E){return V(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class pe extends Y{constructor(i){super(),Z(this,i,le,se,K,{})}}export{pe as component};
