Buckets:

rtrm's picture
download
raw
8.14 kB
<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Раздел 2. Краткое введение в аудиоприложения&quot;,&quot;local&quot;:&quot;раздел-2-краткое-введение-в-аудиоприложения&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}">
<link href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/assets/0.e3b0c442.css" rel="modulepreload">
<link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/entry/start.09f2bcd2.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/chunks/scheduler.f7e1785c.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/chunks/singletons.81bb146a.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/chunks/index.279db187.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/chunks/paths.fd9a933e.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/entry/app.ea37f525.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/chunks/index.9f8f0838.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/nodes/0.e875dd2e.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/chunks/each.e59479a4.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/nodes/15.22514900.js">
<link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/chunks/EditOnGithub.5a9bb8c5.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Раздел 2. Краткое введение в аудиоприложения&quot;,&quot;local&quot;:&quot;раздел-2-краткое-введение-в-аудиоприложения&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END --> <p></p> <h1 class="relative group"><a id="раздел-2-краткое-введение-в-аудиоприложения" 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="#раздел-2-краткое-введение-в-аудиоприложения"><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>Раздел 2. Краткое введение в аудиоприложения</span></h1> <p data-svelte-h="svelte-5fphe2">Добро пожаловать во второй раздел аудиокурса от Hugging Face! Ранее мы рассмотрели основы аудиоданных
и научились работать с наборами аудиоданных с помощью библиотек 🤗 Datasets и 🤗 Transformers. Мы обсудили различные
понятия, такие как частота дискретизации, амплитуда, битовая глубина, форма волны и спектрограммы, а также рассмотрели
способы предварительной обработки данных для подготовки их к использованию в предварительно обученной модели.</p> <p data-svelte-h="svelte-14dqq79">К этому моменту вы, возможно, уже хотите узнать о том, с какими аудиозадачами могут справиться 🤗 Transformers, и
у вас есть все необходимые базовые знания, необходимые для дальнейшего погружения! Давайте рассмотрим некоторые из
примеров умопомрачительных аудиозадач:</p> <ul data-svelte-h="svelte-1vb2jdc"><li><strong>Аудио классификация</strong>: простая классификация аудиоклипов по различным категориям. Вы можете определить, лает ли
на записи собака или мяукает кошка, или к какому музыкальному жанру относится та или иная композиция.</li> <li><strong>Автоматическое распознавание речи</strong>: преобразование аудиоклипов в текст путем их автоматической транскрибации.
Вы можете получить текстовое представление записи разговора, например, “Как дела?“. Очень полезно для ведения заметок!</li> <li><strong>Диаризация диктора</strong>: Вы когда-нибудь задумывались, кто говорит в записи? С помощью 🤗 Transformers вы сможете определить,
кто из дикторов говорит в тот или иной момент времени в аудиоклипе. Представьте себе, что вы можете различить Алису и Боба
в записи их разговора.</li> <li><strong>Перевод текста в речь</strong>: создать дикторскую версию текста, которая может быть использована для создания аудиокниги,
помочь в обеспечении доступности (для людей с ограниченными возможностями) или дать голос NPC в игре. С 🤗 Transformers
вы легко сможете это сделать!</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-1f2uwmt">В этом разделе вы узнаете, как использовать предварительно обученные модели для решения некоторых из этих задач с помощью
функции <code>pipeline()</code> из 🤗 Transformers. В частности, мы увидим, как предварительно обученные модели могут быть использованы
для классификации звука и автоматического распознавания речи.
Давайте начнем!</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/ru/chapter2/introduction.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>
<script>
{
__sveltekit_2kx7xw = {
assets: "/docs/audio-course/pr_201/ru",
base: "/docs/audio-course/pr_201/ru",
env: {}
};
const element = document.currentScript.parentElement;
const data = [null,null];
Promise.all([
import("/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/entry/start.09f2bcd2.js"),
import("/docs/audio-course/pr_201/ru/_app/immutable/entry/app.ea37f525.js")
]).then(([kit, app]) => {
kit.start(app, element, {
node_ids: [0, 15],
data,
form: null,
error: null
});
});
}
</script>

Xet Storage Details

Size:
8.14 kB
·
Xet hash:
83e858d5794ccc17914c865f04751677695b3a1d7ccc660e95a40866b33b717d

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.