import{s as A,n as F,o as J}from"../chunks/scheduler.a045fce0.js";import{S as N,i as V,e as f,s as n,c as H,h as X,a as h,d as a,b as s,f as R,g as M,j as P,k as U,l as Z,m as o,n as L,t as q,o as S,p as z}from"../chunks/index.bc14ef44.js";import{C as B,H as K,E as Q}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.8a687c99.js";function W(G){let i,$,g,x,l,_,r,y,c,O="Este ejericio no es calificable y esta pensado para ayudarte a familiarizar con las herramientas y librerias que estaras usando a traves del curso. Si ya tienes experiencia al usar Google Colab, 🤗 Datasets, librosa y 🤗 Transformers, puedes saltar este ejercicio.",v,p,k='<li>Crea un cuaderno de <a href="https://colab.research.google.com" rel="nofollow">Google Colab</a></li> <li>Usa para descargar la partición train de <a href="https://huggingface.co/datasets/facebook/voxpopuli" rel="nofollow"><code>facebook/voxpopuli</code> dataset</a> en el idioma de tu elección usando el modo de transmisión(streaming).</li> <li>Obten el tercer ejemplo del subconjunto <code>train</code> y exploralo. Dadas las caracteristicas que tiene este ejemplo, ¿En cuales tareas de audio puedes usar este dataset?</li> <li>Gráfica la forma de onda y el espectrograma.</li> <li>Ve al <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">🤗 Hub</a>, y explora modelos pre-entrenados que puedan ser usados para el reconocimiento automático de la voz en el idioma de tu elección.</li> <li>Compara la transcripción que obtienes de la pipeline con la transcripción original.</li>',C,m,D=`Si tienes problemas completando este ejercicio, puedes mirar la <a href="https://colab.research.google.com/drive/1NGyo5wFpRj8TMfZOIuPaJHqyyXCITftc?usp=sharing" rel="nofollow">solución</a>.
¿Has descubierto algo interesante? ¿Encontraste un buen modelo? ¿Obtuviste un bello espectrograma? Comparte tus descubrimientos en Twitter.`,j,u,I="En el siguiente capitulo aprenderás mas acerca de las arquitecturas para audio de transformers y entrenaras tu propio modelo",w,d,E,b,T;return l=new B({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),r=new K({props:{title:"Ejercicio práctico",local:"ejercicio-práctico",headingTag:"h1"}}),d=new Q({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/es/chapter2/hands_on.mdx"}}),{c(){i=f("meta"),$=n(),g=f("p"),x=n(),H(l.$$.fragment),_=n(),H(r.$$.fragment),y=n(),c=f("p"),c.textContent=O,v=n(),p=f("ol"),p.innerHTML=k,C=n(),m=f("p"),m.innerHTML=D,j=n(),u=f("p"),u.textContent=I,w=n(),H(d.$$.fragment),E=n(),b=f("p"),this.h()},l(e){const t=X("svelte-u9bgzb",document.head);i=h(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),$=s(e),g=h(e,"P",{}),R(g).forEach(a),x=s(e),M(l.$$.fragment,e),_=s(e),M(r.$$.fragment,e),y=s(e),c=h(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),P(c)!=="svelte-zm9o20"&&(c.textContent=O),v=s(e),p=h(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),P(p)!=="svelte-13f45j7"&&(p.innerHTML=k),C=s(e),m=h(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),P(m)!=="svelte-1yetj8h"&&(m.innerHTML=D),j=s(e),u=h(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),P(u)!=="svelte-1l74i2i"&&(u.textContent=I),w=s(e),M(d.$$.fragment,e),E=s(e),b=h(e,"P",{}),R(b).forEach(a),this.h()},h(){U(i,"name","hf:doc:metadata"),U(i,"content",Y)},m(e,t){Z(document.head,i),o(e,$,t),o(e,g,t),o(e,x,t),L(l,e,t),o(e,_,t),L(r,e,t),o(e,y,t),o(e,c,t),o(e,v,t),o(e,p,t),o(e,C,t),o(e,m,t),o(e,j,t),o(e,u,t),o(e,w,t),L(d,e,t),o(e,E,t),o(e,b,t),T=!0},p:F,i(e){T||(q(l.$$.fragment,e),q(r.$$.fragment,e),q(d.$$.fragment,e),T=!0)},o(e){S(l.$$.fragment,e),S(r.$$.fragment,e),S(d.$$.fragment,e),T=!1},d(e){e&&(a($),a(g),a(x),a(_),a(y),a(c),a(v),a(p),a(C),a(m),a(j),a(u),a(w),a(E),a(b)),a(i),z(l,e),z(r,e),z(d,e)}}}const Y='{"title":"Ejercicio práctico","local":"ejercicio-práctico","sections":[],"depth":1}';function ee(G){return J(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ie extends N{constructor(i){super(),V(this,i,ee,W,A,{})}}export{ie as component};
