import{s as R,n as j,o as D}from"../chunks/scheduler.a045fce0.js";import{S as F,i as G,e as f,s as m,c as S,h as J,a as h,d as a,b as p,f as C,g as q,j as A,k,l as N,m as s,n as M,t as P,o as w,p as T}from"../chunks/index.5135b896.js";import{C as O,H as Q,E as U}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.eb0af84c.js";function Z(E){let r,$,d,g,n,_,l,v,o,H=`Si vous souhaitez explorer les différentes architectures de transformers et découvrir leurs diverses applications dans le traitement de la parole, consultez ce papier : <a href="https://arxiv.org/abs/2303.11607" rel="nofollow">Transformers in Speech Processing: A Survey</a>
par Siddique Latif, Aun Zaidi, Heriberto Cuayahuitl, Fahad Shamshad, Moazzam Shoukat, Junaid Qadir`,x,i,z="“Le succès remarquable des <em>transformers</em> dans le domaine du traitement du langage naturel a suscité l’intérêt de la communauté du traitement de la parole, ce qui a conduit à une exploration de leur potentiel pour modéliser les dépendances à longue portée dans les séquences de parole. Récemment, les <em>transformers</em> ont gagné en importance dans divers domaines liés à la parole, notamment la reconnaissance automatique de la parole, la synthèse de la parole, la traduction de la parole, la para-linguistique de la parole, l’amélioration de la parole, les systèmes de dialogue parlé et de nombreuses applications multimodales. Dans cet article, nous présentons une étude complète qui vise à faire le lien entre les études de recherche de divers sous-domaines de la technologie de la parole. En consolidant les résultats obtenus dans le domaine des technologies de la parole, nous fournissons une ressource précieuse aux chercheurs désireux d’exploiter la puissance des <em>transformers</em> pour faire avancer le domaine. Nous identifions les défis rencontrés par les <em>transformers</em> dans le traitement de la parole tout en proposant des solutions potentielles pour résoudre ces problèmes.”",b,u,y,c,L;return n=new O({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),l=new Q({props:{title:"Lectures et ressources supplémentaires",local:"lectures-et-ressources-supplémentaires",headingTag:"h1"}}),u=new U({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/fr/chapter3/supplemental_reading.mdx"}}),{c(){r=f("meta"),$=m(),d=f("p"),g=m(),S(n.$$.fragment),_=m(),S(l.$$.fragment),v=m(),o=f("p"),o.innerHTML=H,x=m(),i=f("p"),i.innerHTML=z,b=m(),S(u.$$.fragment),y=m(),c=f("p"),this.h()},l(e){const t=J("svelte-u9bgzb",document.head);r=h(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),$=p(e),d=h(e,"P",{}),C(d).forEach(a),g=p(e),q(n.$$.fragment,e),_=p(e),q(l.$$.fragment,e),v=p(e),o=h(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),A(o)!=="svelte-2717a0"&&(o.innerHTML=H),x=p(e),i=h(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),A(i)!=="svelte-1o3qsbr"&&(i.innerHTML=z),b=p(e),q(u.$$.fragment,e),y=p(e),c=h(e,"P",{}),C(c).forEach(a),this.h()},h(){k(r,"name","hf:doc:metadata"),k(r,"content",B)},m(e,t){N(document.head,r),s(e,$,t),s(e,d,t),s(e,g,t),M(n,e,t),s(e,_,t),M(l,e,t),s(e,v,t),s(e,o,t),s(e,x,t),s(e,i,t),s(e,b,t),M(u,e,t),s(e,y,t),s(e,c,t),L=!0},p:j,i(e){L||(P(n.$$.fragment,e),P(l.$$.fragment,e),P(u.$$.fragment,e),L=!0)},o(e){w(n.$$.fragment,e),w(l.$$.fragment,e),w(u.$$.fragment,e),L=!1},d(e){e&&(a($),a(d),a(g),a(_),a(v),a(o),a(x),a(i),a(b),a(y),a(c)),a(r),T(n,e),T(l,e),T(u,e)}}}const B='{"title":"Lectures et ressources supplémentaires","local":"lectures-et-ressources-supplémentaires","sections":[],"depth":1}';function I(E){return D(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class X extends F{constructor(r){super(),G(this,r,I,Z,R,{})}}export{X as component};
