Buckets:
| <meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{"title":"Bienvenue dans le cours d’audio d’Hugging Face !","local":"bienvenue-dans-le-cours-daudio-dhugging-face-","sections":[{"title":"Rencontrer l’équipe du cours","local":"rencontrer-léquipe-du-cours","sections":[],"depth":2},{"title":"Structure du cours","local":"structure-du-cours","sections":[],"depth":2},{"title":"Parcours d’apprentissage","local":"parcours-dapprentissage","sections":[],"depth":2}],"depth":1}"> | |
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Que vous soyez intéressé par la reconnaissance vocale, la classification audio ou la synthèse vocale, les <em>transformers</em> et ce cours vous le permettront.</p> <p data-svelte-h="svelte-1xs0h03">Pour vous donner un avant-goût de ce que ces modèles peuvent faire, prononcez quelques mots dans la démo ci-dessous et regardez le modèle les transcrire en temps réel !</p> <iframe src="https://openai-whisper.hf.space" frameborder="0" width="850" height="450" data-svelte-h="svelte-sv748y"></iframe> <p data-svelte-h="svelte-y60v95">Tout au long du cours, vous comprendrez les spécificités du travail avec des données audio, vous découvrirez différentes architectures de <em>transformers</em>, et <em>finetunerez</em> vos propres modèles audio en tirant parti de puissants modèles pré-entraînés.</p> <p data-svelte-h="svelte-37wfo2">Ce cours est conçu pour les personnes ayant des connaissances en apprentissage profond et une connaissance générale des <em>transformers</em>. | |
| Aucune expertise en traitement de données audio n’est requise. Si vous avez besoin de rafraîchir vos connaissances sur les <em>transformers</em>, consultez notre <a href="https://huggingface.co/course/fr/chapter1/1" rel="nofollow">cours de NLP</a> qui aborde en détail les principes de base de cette architecture.</p> <h2 class="relative group"><a id="rencontrer-léquipe-du-cours" 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="#rencontrer-léquipe-du-cours"><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>Rencontrer l’équipe du cours</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-r96n6"><strong>Sanchit Gandhi, ingénieur de recherche en apprentissage automatique chez Hugging Face</strong></p> <p data-svelte-h="svelte-h43m28">Bonjour, je m’appelle Sanchit et je suis ingénieur de recherche en apprentissage automatique pour l’audio dans l’équipe <em>open-source</em> de Hugging Face 🤗. | |
| Je me concentre principalement sur la reconnaissance automatique de la parole et la traduction, avec l’objectif actuel de rendre les modèles de parole plus rapides, plus légers et plus faciles à utiliser.</p> <p data-svelte-h="svelte-1nvziv8"><strong>Matthijs Hollemans, ingénieur en apprentissage automatique chez Hugging Face</strong>.</p> <p data-svelte-h="svelte-13tdkqi">Je m’appelle Matthijs et je suis ingénieur en apprentissage automatique en audio dans l’équipe <em>open source</em> de Hugging Face. Je suis également l’auteur d’un livre sur l’écriture de sons de synthétiseurs, et je crée des <em>plugins</em> audio pendant mon temps libre.</p> <p data-svelte-h="svelte-13qyqxa"><strong>Maria Khalusova, Documentation et cours chez Hugging Face</strong>.</p> <p data-svelte-h="svelte-1yy6wx2">Je m’appelle Maria et je crée du contenu éducatif et de la documentation pour rendre <em>Transformers</em> et d’autres outils <em>open-source</em> encore plus accessibles. Je décompose des concepts techniques complexes et j’aide les gens à démarrer avec des technologies de pointe.</p> <p data-svelte-h="svelte-v6qwul"><strong>Vaibhav Srivastav, ingénieur <em>advocate</em> et développeur en apprentissage automatique chez Hugging Face</strong>.</p> <p data-svelte-h="svelte-y6gp7f">Je m’appelle Vaibhav (VB) et je suis ingénieur <em>advocate</em> en audio au sein de l’équipe <em>open source</em> de Hugging Face. Je fais des recherches sur la synthèse vocale sur els lagnues à faibles ressources et j’aide à mettre l’état de l’art de la recherche sur la parole à la portée du plus grand nombre.</p> <h2 class="relative group"><a id="structure-du-cours" 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="#structure-du-cours"><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>Structure du cours</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-isih1d">Le cours est structuré en plusieurs unités qui couvrent différents sujets en profondeur :</p> <ul data-svelte-h="svelte-10q6q8o"><li>Unité 1 : apprendre les spécificités du travail avec des données audio, y compris les techniques de traitement audio et la préparation des données.</li> <li>Unité 2 : connaître les applications audio et apprendre comment utiliser les pipelines de 🤗 <em>Transformers</em> pour différentes tâches, telles que la classification audio et la reconnaissance vocale.</li> <li>Unité 3 : explorer les architectures de <em>transformers</em> audio, apprendre comment ils diffèrent, et quelles sont les tâches pour lesquelles ils sont les mieux adaptés.</li> <li>Unité 4 : Apprenez à construire votre propre classifieur de genre musical.</li> <li>Unité 5 : approfondissement de la reconnaissance vocale</li> <li>Unité 6 : apprendre à générer de la parole à partir d’un texte.</li> <li>Unité 7 : apprendre à construire des applications audio réelles (traducteur parole-à-parole, assistant vocal et transcription de réunions).</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-1e3gvzp">Chaque unité comprend un volet théorique qui vous permettra d’acquérir une compréhension approfondie des concepts et des techniques sous-jacents. Tout au long du cours, des quiz vous permettent de tester vos connaissances et de renforcer votre apprentissage. | |
| Certains chapitres comprennent également des exercices pratiques qui vous permettront d’appliquer ce que vous avez appris.</p> <p data-svelte-h="svelte-iper0u">À la fin du cours, vous aurez acquis de solides bases dans l’utilisation des <em>transformers</em> pour les données audio et serez bien équipé pour appliquer ces techniques à un large éventail de tâches.</p> <h2 class="relative group"><a id="parcours-dapprentissage" 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="#parcours-dapprentissage"><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>Parcours d’apprentissage</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-nd7bus">Il n’y a pas de bonne ou de mauvaise façon de suivre ce cours. Tout le matériel contenu dans ce cours est 100% gratuit, public et <em>open-source</em>. | |
| Vous pouvez le suivre à votre propre rythme, mais nous vous recommandons de suivre les unités dans l’ordre.</p> <p data-svelte-h="svelte-1b62gyi">Bon cours !</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/chapter0/introduction.mdx" target="_blank"><svg class="mr-1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M31,16l-7,7l-1.41-1.41L28.17,16l-5.58-5.59L24,9l7,7z"></path><path d="M1,16l7-7l1.41,1.41L3.83,16l5.58,5.59L8,23l-7-7z"></path><path d="M12.419,25.484L17.639,6.552l1.932,0.518L14.351,26.002z"></path></svg> <span data-svelte-h="svelte-zjs2n5"><span class="underline">Update</span> on GitHub</span></a> <p></p> | |
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