Buckets:
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| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/fr/_app/immutable/chunks/EditOnGithub.5a9bb8c5.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{"title":"Exercice pratique","local":"exercice-pratique","sections":[],"depth":1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END --> <p></p> <h1 class="relative group"><a id="exercice-pratique" 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="#exercice-pratique"><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>Exercice pratique</span></h1> <p data-svelte-h="svelte-q2whm7">Cet exercice n’est pas noté et a pour but de vous aider à vous familiariser avec les outils et les bibliothèques que vous utiliserez pendant le reste du cours. Si vous avez déjà l’habitude d’utiliser Google Colab, 🤗 <em>Datasets</em>, librosa et 🤗 <em>Transformers</em>, vous pouvez choisir de passer cet exercice.</p> <ol data-svelte-h="svelte-177pqbe"><li>Créez un <em>notebook</em> <a href="https://colab.research.google.com" rel="nofollow">Google Colab</a>.</li> <li>Utilisez 🤗 <em>Datasets</em> pour charger le split d’entraînement du jeu de données <a href="https://huggingface.co/datasets/facebook/voxpopuli" rel="nofollow"><code>facebook/voxpopuli</code></a> dans la langue de votre choix en mode streaming.</li> <li>Récupérez le troisième exemple de la partie <code>train</code> du jeu de données et explorez-le. Compte tenu des caractéristiques de cet exemple, pour quels types de tâches audio pouvez-vous utiliser ce jeu de données ?</li> <li>Tracez la forme d’onde et le spectrogramme de cet exemple.</li> <li>Allez sur le <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">🤗 <em>Hub</em></a>, explorez les modèles pré-entraînés et trouvez-en un qui peut être utilisé pour la reconnaissance automatique de la parole dans la langue que vous avez choisie plus tôt. Instanciez un pipeline correspondant avec le modèle que vous avez trouvé, et transcrivez l’exemple.</li> <li>Comparez la transcription que vous obtenez du pipeline à la transcription fournie dans l’exemple.</li></ol> <p data-svelte-h="svelte-18a1u5f">Si cet exercice vous pose problème, n’hésitez pas à jeter un coup d’œil à un <a href="https://colab.research.google.com/drive/1NGyo5wFpRj8TMfZOIuPaJHqyyXCITftc?usp=sharing" rel="nofollow">exemple de solution</a>. | |
| Vous avez découvert quelque chose d’intéressant ? Vous avez trouvé un modèle intéressant ? Vous avez un beau spectrogramme ? N’hésitez pas à partager votre travail et vos découvertes sur Twitter !</p> <p data-svelte-h="svelte-xdal9b">Dans les prochains chapitres, vous en apprendrez plus sur les différentes architectures de transformers audio et vous entraînerez votre propre modèle !</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/fr/chapter2/hands_on.mdx" target="_blank"><span data-svelte-h="svelte-1kd6by1"><</span> <span data-svelte-h="svelte-x0xyl0">></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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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.