import{s as V,n as W,o as X}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as Y,i as Z,g as i,s as a,r as B,A as tt,h as o,f as n,c as s,j as D,u as F,x as v,k as I,y as et,a as l,v as J,d as K,t as N,w as Q}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{H as nt,E as lt}from"../chunks/getInferenceSnippets.ad8e59bc.js";function at(g){let p,P,C,b,m,w,u,j=`В этом разделе мы рассмотрели аудиозадачу преобразования текста в речь, рассказали о существующих наборах данных, предварительно обученных
моделях и нюансах дообучения SpeechT5 для нового языка.`,y,f,A=`Как вы убедились, дообучение моделей для задач преобразования текста в речь может быть сложной задачей в условиях ограниченных ресурсов. В то же время
оценивать модели преобразования текста в речь также нелегко.`,H,r,U="По этим причинам данное практическое занятие будет направлено на отработку навыков, а не на достижение определенного значения метрики.",T,c,q=`Ваша задача - провести дообучение SpeechT5 на выбранном вами наборе данных. Вы можете выбрать
другой язык из того же набора данных <code>voxpopuli</code>, либо выбрать любой другой набор данных, приведенный в этом разделе.`,E,x,z=`Помните о размере обучающих данных! Для обучения на GPU бесплатного уровня в Google Colab мы рекомендуем ограничить объем обучающих
данных примерно до 10-15 часов.`,M,_,O=`После завершения процесса дообучения поделитесь своей моделью, загрузив ее в Hub. Обязательно пометьте модель
как модель <code>text-to-speech</code> либо соответствующими параметрами kwargs, либо через графический интерфейс Hub.`,L,h,R=`Помните, что основная цель этого упражнения - предоставить вам обширную практику, которая позволит вам отточить свои навыки и
получить более глубокое представление об аудиозадачах преобразования текста в речь.`,S,d,k,$,G;return m=new nt({props:{title:"Практическое занятие",local:"практическое-занятие",headingTag:"h1"}}),d=new lt({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter6/hands_on.mdx"}}),{c(){p=i("meta"),P=a(),C=i("p"),b=a(),B(m.$$.fragment),w=a(),u=i("p"),u.textContent=j,y=a(),f=i("p"),f.textContent=A,H=a(),r=i("p"),r.textContent=U,T=a(),c=i("p"),c.innerHTML=q,E=a(),x=i("p"),x.textContent=z,M=a(),_=i("p"),_.innerHTML=O,L=a(),h=i("p"),h.textContent=R,S=a(),B(d.$$.fragment),k=a(),$=i("p"),this.h()},l(t){const e=tt("svelte-u9bgzb",document.head);p=o(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(n),P=s(t),C=o(t,"P",{}),D(C).forEach(n),b=s(t),F(m.$$.fragment,t),w=s(t),u=o(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(u)!=="svelte-lk1182"&&(u.textContent=j),y=s(t),f=o(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(f)!=="svelte-1yiysix"&&(f.textContent=A),H=s(t),r=o(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(r)!=="svelte-19wc4sm"&&(r.textContent=U),T=s(t),c=o(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(c)!=="svelte-f8ehym"&&(c.innerHTML=q),E=s(t),x=o(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(x)!=="svelte-ydjhue"&&(x.textContent=z),M=s(t),_=o(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(_)!=="svelte-1yrcayr"&&(_.innerHTML=O),L=s(t),h=o(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),v(h)!=="svelte-8w5ism"&&(h.textContent=R),S=s(t),F(d.$$.fragment,t),k=s(t),$=o(t,"P",{}),D($).forEach(n),this.h()},h(){I(p,"name","hf:doc:metadata"),I(p,"content",st)},m(t,e){et(document.head,p),l(t,P,e),l(t,C,e),l(t,b,e),J(m,t,e),l(t,w,e),l(t,u,e),l(t,y,e),l(t,f,e),l(t,H,e),l(t,r,e),l(t,T,e),l(t,c,e),l(t,E,e),l(t,x,e),l(t,M,e),l(t,_,e),l(t,L,e),l(t,h,e),l(t,S,e),J(d,t,e),l(t,k,e),l(t,$,e),G=!0},p:W,i(t){G||(K(m.$$.fragment,t),K(d.$$.fragment,t),G=!0)},o(t){N(m.$$.fragment,t),N(d.$$.fragment,t),G=!1},d(t){t&&(n(P),n(C),n(b),n(w),n(u),n(y),n(f),n(H),n(r),n(T),n(c),n(E),n(x),n(M),n(_),n(L),n(h),n(S),n(k),n($)),n(p),Q(m,t),Q(d,t)}}}const st='{"title":"Практическое занятие","local":"практическое-занятие","sections":[],"depth":1}';function it(g){return X(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ut extends Y{constructor(p){super(),Z(this,p,it,at,V,{})}}export{ut as component};
