audio-course/pr_201/fr/chapter6/hands_on.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Exercice pratique&quot;,&quot;local&quot;:&quot;exercice-pratique&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}">
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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="{&quot;title&quot;:&quot;Exercice pratique&quot;,&quot;local&quot;:&quot;exercice-pratique&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;: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-1hvz7xe">Dans cette unité, nous avons exploré la tâche audio de synthèse vocale, parlé des jeux de données existants, des modèles pré-entraînés et des nuances du <em>finetuning</em> de SpeechT5 pour une nouvelle langue.</p> <p data-svelte-h="svelte-15qp5hv">Comme vous l’avez vu, le <em>finetuning</em> des modèles pour la tâche de synthèse vocale peut s’avérer difficile dans des scénarios à faibles ressources. Parallèlement, l’évaluation des modèles de synthèse vocale n’est pas facile non plus.</p> <p data-svelte-h="svelte-orvpc1">Pour ces raisons, cet exercice pratique se concentrera sur la mise en pratique des compétences plutôt que sur l’obtention d’une certaine valeur de métrique.</p> <p data-svelte-h="svelte-2ejsr9">Votre objectif pour cette tâche est de <em>finetuner</em> SpeechT5 sur un jeu de données de votre choix. Vous pouvez choisir une autre langue dans le même jeu de données <code>voxpopuli</code>, ou tout autre jeu de données listé dans cette unité.</p> <p data-svelte-h="svelte-tirx5v">Faites attention à la taille des données d’entraînement ! Pour s’entraîner sur un GPU gratuit de Google Colab, nous recommandons de limiter les données d’entraînement à environ 10-15 heures.</p> <p data-svelte-h="svelte-1l6ehf1">Une fois que vous avez terminé le processus de <em>finetuné</em>, partagez votre modèle en le téléchargeant sur le <em>Hub</em>. Assurez-vous de marquer votre modèle comme un modèle <code>text-to-speech</code> soit avec les kwargs appropriés, soit dans l’interface utilisateur du <em>Hub</em>.</p> <p data-svelte-h="svelte-1dbx0ot">Rappelez-vous, le but principal de cet exercice est de vous fournir une grande pratique, vous permettant d’affiner vos compétences et d’acquérir une compréhension plus profonde des tâches audio de synthèse vocale.</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/chapter6/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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