audio-course/pr_201/es/chapter2/hands_on.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Ejercicio práctico&quot;,&quot;local&quot;:&quot;ejercicio-práctico&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}">
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		<link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/es/_app/immutable/chunks/EditOnGithub.8311d278.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Ejercicio práctico&quot;,&quot;local&quot;:&quot;ejercicio-práctico&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END -->      <p></p>  <h1 class="relative group"><a id="ejercicio-práctico" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#ejercicio-práctico"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>Ejercicio práctico</span></h1> <p data-svelte-h="svelte-zm9o20">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.</p> <ol data-svelte-h="svelte-13f45j7"><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></ol> <p data-svelte-h="svelte-1yetj8h">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.</p> <p data-svelte-h="svelte-1l74i2i">En el siguiente capitulo aprenderás mas acerca de las arquitecturas para audio de transformers y entrenaras tu propio modelo</p> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/es/chapter2/hands_on.mdx" target="_blank"><span data-svelte-h="svelte-1kd6by1">&lt;</span> <span data-svelte-h="svelte-x0xyl0">&gt;</span> <span data-svelte-h="svelte-1dajgef"><span class="underline ml-1.5">Update</span> on GitHub</span></a>  <p></p> 
			
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