import{s as H,n as B,o as j}from"../chunks/scheduler.cd324960.js";import{S as q,i as D,e as c,s as f,c as E,h as F,a as g,d as a,b as p,f as A,g as y,j as R,k as z,l as U,m as n,n as S,t as C,o as T,p as W}from"../chunks/index.d5c3adcc.js";import{C as G,H as I,E as J}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.145cba0d.js";function K(L){let l,$,u,d,i,w,o,_,s,P=`Этот раздел предоставил практическое введение в распознавание речи, одну из самых популярных задач в области аудио.
Хотите узнать больше? Здесь вы найдете дополнительные ресурсы, которые помогут вам углубить свое понимание темы и повысить качество обучения.`,b,r,k='<li><a href="https://www.youtube.com/live/fZMiD8sDzzg?feature=share" rel="nofollow">Whisper Talk</a> by Jong Wook Kim: презентация о модели Whisper, в которой объясняются мотивация, архитектура, обучение и результаты, представленные автором Whisper - Джонг Вук Кимом.</li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2210.13352" rel="nofollow">End-to-End Speech Benchmark (ESB)</a>: научная статья, в которой обосновывается использование орфографического WER вместо нормализованного WER для оценки систем распознавания речи и представляется соответствующий бенчмарк.</li> <li><a href="https://huggingface.co/blog/fine-tune-whisper" rel="nofollow">Fine-Tuning Whisper for Multilingual ASR</a>: подробный блог-пост, который объясняет, как работает модель Whisper, и подробно описывает пред- и пост-обработку с использованием извлекателя призников и токенизатора.</li> <li><a href="https://huggingface.co/blog/mms_adapters" rel="nofollow">Fine-tuning MMS Adapter Models for Multi-Lingual ASR</a>: полное руководство по дообучению новых многоязычных моделей распознавания речи Meta AI <a href="https://ai.facebook.com/blog/multilingual-model-speech-recognition/" rel="nofollow">MMS</a>, при этом замораживая веса базовой модели и обучая только небольшое количество <em>адаптерных</em> слоев.</li> <li><a href="https://huggingface.co/blog/wav2vec2-with-ngram" rel="nofollow">Boosting Wav2Vec2 with n-grams in 🤗 Transformers</a>: блог-пост о сочетании моделей CTC с внешними языковыми моделями (LM) для борьбы со смысловыми и пунктуационными ошибками.</li>',M,m,x,h,v;return i=new G({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),o=new I({props:{title:"Дополнительные материалы и ресурсы",local:"дополнительные-материалы-и-ресурсы",headingTag:"h1"}}),m=new J({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter5/supplemental_reading.mdx"}}),{c(){l=c("meta"),$=f(),u=c("p"),d=f(),E(i.$$.fragment),w=f(),E(o.$$.fragment),_=f(),s=c("p"),s.textContent=P,b=f(),r=c("ul"),r.innerHTML=k,M=f(),E(m.$$.fragment),x=f(),h=c("p"),this.h()},l(e){const t=F("svelte-u9bgzb",document.head);l=g(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),$=p(e),u=g(e,"P",{}),A(u).forEach(a),d=p(e),y(i.$$.fragment,e),w=p(e),y(o.$$.fragment,e),_=p(e),s=g(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),R(s)!=="svelte-7leoqr"&&(s.textContent=P),b=p(e),r=g(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),R(r)!=="svelte-1mfyj08"&&(r.innerHTML=k),M=p(e),y(m.$$.fragment,e),x=p(e),h=g(e,"P",{}),A(h).forEach(a),this.h()},h(){z(l,"name","hf:doc:metadata"),z(l,"content",O)},m(e,t){U(document.head,l),n(e,$,t),n(e,u,t),n(e,d,t),S(i,e,t),n(e,w,t),S(o,e,t),n(e,_,t),n(e,s,t),n(e,b,t),n(e,r,t),n(e,M,t),S(m,e,t),n(e,x,t),n(e,h,t),v=!0},p:B,i(e){v||(C(i.$$.fragment,e),C(o.$$.fragment,e),C(m.$$.fragment,e),v=!0)},o(e){T(i.$$.fragment,e),T(o.$$.fragment,e),T(m.$$.fragment,e),v=!1},d(e){e&&(a($),a(u),a(d),a(w),a(_),a(s),a(b),a(r),a(M),a(x),a(h)),a(l),W(i,e),W(o,e),W(m,e)}}}const O='{"title":"Дополнительные материалы и ресурсы","local":"дополнительные-материалы-и-ресурсы","sections":[],"depth":1}';function V(L){return j(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class X extends q{constructor(l){super(),D(this,l,V,K,H,{})}}export{X as component};
