import{s as V,n as Y,o as Z}from"../chunks/scheduler.a045fce0.js";import{S as ee,i as te,e as i,s as l,c as j,h as ae,a as r,d as a,b as s,f as K,g as G,j as w,k as Q,l as ne,m as n,n as R,t as U,o as q,p as B}from"../chunks/index.5135b896.js";import{C as le,H as se,E as ie}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.eb0af84c.js";function re(I){let o,b,_,T,p,C,u,L,c,N=`Cette unité a rassemblé de nombreux éléments des unités précédentes, en introduisant les tâches de traduction vocale (audio à audio), les assistants vocaux et séparation des locuteurs.
Le matériel de lecture supplémentaire est donc divisé en ces trois nouvelles tâches :`,S,d,W="Traduction vocale (audio à audio) :",y,m,O='<li><a href="https://ai.facebook.com/blog/advancing-direct-speech-to-speech-modeling-with-discrete-units/" rel="nofollow">STST avec unités discrètes</a> par Meta AI : une approche directe de la STST par le biais de modèles encodeur-décodeur.</li> <li><a href="https://ai.facebook.com/blog/ai-translation-hokkien/" rel="nofollow">Hokkien direct speech-to-speech translation</a> par Meta AI : une approche directe de STST en utilisant des modèles encodeur-décodeur avec un décodeur en deux étapes.</li> <li><a href="https://arxiv.org/abs/2203.13339" rel="nofollow">Leveraging unsupervised and weakly-supervised data to improve direct STST</a> par Google : propose de nouvelles approches pour tirer parti des données non supervisées et faiblement supervisées pour entraîner les modèles STST directs et une petite modification de l’architecture du <em>transformer</em>.</li> <li><a href="https://google-research.github.io/lingvo-lab/translatotron2/" rel="nofollow">Translatotron-2</a> par Google : un système capable de conserver les caractéristiques du locuteur dans la traduction de parole.</li>',M,f,X="Assistant vocal :",k,h,D='<li><a href="https://www.amazon.science/publications/accurate-detection-of-wake-word-start-and-end-using-a-cnn" rel="nofollow">Accurate wakeword detection</a> par Amazon : une approche à faible latence pour la détection des mots déclencheur pour les applications sur appareil.</li> <li><a href="https://arxiv.org/pdf/1811.06621.pdf" rel="nofollow">Architecture RNN-Transducteur</a> par Google : une modification de l’architecture CTC pour l’ASR en <em>streaming</em> sur appareil.</li>',H,v,F="Transcriptions de réunions :",P,x,J='<li><a href="https://huggingface.co/pyannote/speaker-diarization/blob/main/technical_report_2.1.pdf" rel="nofollow">pyannote.audio Technical Report</a> par Hervé Bredin : ce rapport décrit les principes fondamentaux du pipeline de séparation des locuteurs <code>pyannote.audio</code>.</li> <li><a href="https://arxiv.org/pdf/2303.00747.pdf" rel="nofollow">Whisper X</a> par Max Bain et al. : une approche supérieure pour calculer les horodatages au niveau des mots en utilisant le modèle Whisper.</li>',A,g,z,$,E;return p=new le({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),u=new se({props:{title:"Lectures et ressources complémentaires",local:"lectures-et-ressources-complémentaires",headingTag:"h1"}}),g=new ie({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/fr/chapter7/supplemental_reading.mdx"}}),{c(){o=i("meta"),b=l(),_=i("p"),T=l(),j(p.$$.fragment),C=l(),j(u.$$.fragment),L=l(),c=i("p"),c.textContent=N,S=l(),d=i("p"),d.textContent=W,y=l(),m=i("ul"),m.innerHTML=O,M=l(),f=i("p"),f.textContent=X,k=l(),h=i("ul"),h.innerHTML=D,H=l(),v=i("p"),v.textContent=F,P=l(),x=i("ul"),x.innerHTML=J,A=l(),j(g.$$.fragment),z=l(),$=i("p"),this.h()},l(e){const t=ae("svelte-u9bgzb",document.head);o=r(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),b=s(e),_=r(e,"P",{}),K(_).forEach(a),T=s(e),G(p.$$.fragment,e),C=s(e),G(u.$$.fragment,e),L=s(e),c=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(c)!=="svelte-1silvs"&&(c.textContent=N),S=s(e),d=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(d)!=="svelte-1156wnu"&&(d.textContent=W),y=s(e),m=r(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),w(m)!=="svelte-xq4o80"&&(m.innerHTML=O),M=s(e),f=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(f)!=="svelte-1wok1fj"&&(f.textContent=X),k=s(e),h=r(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),w(h)!=="svelte-nzg1gb"&&(h.innerHTML=D),H=s(e),v=r(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(v)!=="svelte-j2yxjd"&&(v.textContent=F),P=s(e),x=r(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),w(x)!=="svelte-i33w17"&&(x.innerHTML=J),A=s(e),G(g.$$.fragment,e),z=s(e),$=r(e,"P",{}),K($).forEach(a),this.h()},h(){Q(o,"name","hf:doc:metadata"),Q(o,"content",oe)},m(e,t){ne(document.head,o),n(e,b,t),n(e,_,t),n(e,T,t),R(p,e,t),n(e,C,t),R(u,e,t),n(e,L,t),n(e,c,t),n(e,S,t),n(e,d,t),n(e,y,t),n(e,m,t),n(e,M,t),n(e,f,t),n(e,k,t),n(e,h,t),n(e,H,t),n(e,v,t),n(e,P,t),n(e,x,t),n(e,A,t),R(g,e,t),n(e,z,t),n(e,$,t),E=!0},p:Y,i(e){E||(U(p.$$.fragment,e),U(u.$$.fragment,e),U(g.$$.fragment,e),E=!0)},o(e){q(p.$$.fragment,e),q(u.$$.fragment,e),q(g.$$.fragment,e),E=!1},d(e){e&&(a(b),a(_),a(T),a(C),a(L),a(c),a(S),a(d),a(y),a(m),a(M),a(f),a(k),a(h),a(H),a(v),a(P),a(x),a(A),a(z),a($)),a(o),B(p,e),B(u,e),B(g,e)}}}const oe='{"title":"Lectures et ressources complémentaires","local":"lectures-et-ressources-complémentaires","sections":[],"depth":1}';function pe(I){return Z(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class me extends ee{constructor(o){super(),te(this,o,pe,re,V,{})}}export{me as component};
