audio-course/pr_239/fr/chapter4/introduction.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Unité 4 : Construire un classifieur de genres musicaux&quot;,&quot;local&quot;:&quot;unité-4--construire-un-classifieur-de-genres-musicaux&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;Ce que vous allez apprendre et construire&quot;,&quot;local&quot;:&quot;ce-que-vous-allez-apprendre-et-construire&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}">
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href="#ce-que-vous-allez-apprendre-et-construire"><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>Ce que vous allez apprendre et construire</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-jsfxcd">La classification d’audio est l’une des applications les plus courantes des <em>transformers</em> dans le traitement du son et de la parole. Comme d’autres tâches de classification dans l’apprentissage automatique, cette tâche consiste à attribuer une ou plusieurs étiquettes à un enregistrement audio en fonction de son contenu. Par exemple, dans le cas de la parole, nous pourrions vouloir détecter quand des mots de réveil comme « Hey Siri » sont prononcés, ou déduire un mot clé comme « température » d’une requête vocale comme « Quel temps fait-il aujourd’hui ? ». Les sons environnementaux constituent un autre exemple : nous pourrions vouloir distinguer automatiquement des sons tels que « klaxon de voiture », « sirène », « aboiement de chien », etc.</p> <p data-svelte-h="svelte-11lsc4p">Dans cette section, nous verrons comment les <em>transformers</em> audio pré-entraînés peuvent être appliqués à une série de tâches de classification d’audio.
Nous allons ensuite <em>finetuner</em> un <em>transformer</em> sur la tâche de classification de la musique, en classant les chansons dans des genres comme « pop » et « rock ». Il s’agit d’une partie importante des plateformes de streaming musical, qui recommandent des chansons similaires à celles que l’utilisateur est en train d’écouter.
À la fin de cette section, vous saurez comment :</p> <ul data-svelte-h="svelte-1hwck32"><li>Trouver des modèles pré-entraînés appropriés pour les tâches de classification d’audio</li> <li>Utiliser la bibliothèque 🤗 <em>Datasets</em> et le <em>Hub</em> pour sélectionner des jeux de données de classification d’audio</li> <li><em>Finetuner</em> un modèle pré-entraîné pour classer les chansons par genre</li> <li>Construire une démo <em>Gradio</em> permettant de classer vos propres chansons</li></ul> <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/chapter4/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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