import{s as xt,a as Ct,n as bt,o as gt}from"../chunks/scheduler.a045fce0.js";import{S as yt,i as ht,e as s,s as i,c as N,h as $t,a as r,d as a,b as o,f as vt,g as G,j as l,k as W,l as _t,m as n,n as K,t as O,o as Q,p as Y}from"../chunks/index.bc14ef44.js";import{C as qt,H as ee,E as Tt}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.cd4df447.js";function zt(ke){let u,te,X,ae,c,ne,p,ie,m,Re="Querido estudiante,",oe,f,Ie=`Bienvenido a este curso de transformers para audio. Una y otra vez, los transformers han demostrado ser una de las arquitecturas
de aprendizaje profundo más poderosas y versátiles, capaces de lograr resultados que son estado del arte en una amplia gama de tareas,
incluyendo el procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y, más recientemente, procesamiento de audio.`,se,v,Je=`En este curso, exploraremos cómo se pueden aplicar los transformers a datos de audio. Aprenderás cómo utilizarlos para abordar una variedad
de tareas relacionadas con el audio. Ya sea que estés interesado en reconocimiento de voz, clasificación de audio o generación de habla a partir
de texto, los transformers y este curso te brindarán las herramientas necesarias.`,re,x,De=`Para que puedas tener una idea de lo que estos modelos pueden hacer, di algunas palabras en la siguiente demostración y observa
cómo el modelo las ¡transcribe en tiempo real!`,le,d,Ve="",Ne,de,C,Ge=`A lo largo del curso, adquirirás una comprensión de los aspectos específicos de trabajar con datos de audio.
Aprenderás sobre diferentes arquitecturas de transformers y entrenarás tus propios transformers de audio aprovechando potentes
modelos pre-entrenados.`,ue,b,Ke=`Este curso está diseñado para estudiantes con experiencia en aprendizaje profundo y familiaridad general con los transformers.
No se requiere experiencia en el procesamiento de datos de audio. Si necesitas repasar tu comprensión de los transformers,
echa un vistazo a nuestro <a href="https://huggingface.co/course/chapter1/1" rel="nofollow">Curso de NLP</a>, que profundiza en los fundamentos de los transformers
en detalle.`,ce,g,pe,y,Oe="<strong>Sanchit Gandhi, Machine Learning Research Engineer en Hugging Face</strong>",me,h,Qe=`¡Hola! Soy Sanchit y soy un ingeniero de investigación en aprendizaje automático para audio en el equipo de código abierto de Hugging Face 🤗.
Mi enfoque principal es el reconocimiento automático de voz y la traducción, con el objetivo actual de hacer que los modelos de habla sean
más rápidos, ligeros y fáciles de usar.`,fe,$,Ye="<strong>Matthijs Hollemans, Machine Learning Engineer en Hugging Face</strong>",ve,_,We=`Soy Matthijs, y soy un ingeniero de aprendizaje automático para audio en el equipo de código abierto de Hugging Face. También soy el autor
de un libro sobre cómo escribir sintetizadores de sonido, y creo plug-ins de audio en mi tiempo libre.`,xe,q,Xe="<strong>Maria Khalusova, Documentation &amp; Courses at Hugging Face</strong>",Ce,T,Ze=`Soy María, y creo contenido educativo y documentación para hacer que los Transformers y otras herramientas de código abierto sean aún más
accesibles. Desgloso conceptos técnicos complejos y ayudo a las personas a comenzar con tecnologías de vanguardia.`,be,z,et="<strong>Vaibhav Srivastav, ML Developer Advocate Engineer at Hugging Face</strong>",ge,P,tt=`Soy Vaibhav (VB) y soy un Ingeniero de Promoción para audio en el equipo de código abierto de Hugging Face.
Investigo sobre Texto a Voz(TTS) en lenguajes con bajos recursos y ayudo a llevar el estado del arte de la investigación del habla al público general.`,ye,H,he,L,at="El curso esta estructurado en varias unidades que cubren varios temas en profudidad:",$e,M,nt=`<li>Unidad 1: Aprende sobre los detalles específicos de trabajar con datos de audio, incluyendo técnicas de procesamiento de audio y preparación de datos.</li> <li>Unidad 2: Conoce las aplicaciones de audio y aprende a utilizar las pipelines de 🤗 Transformers para diferentes tareas, como
clasificación de audio y reconocimiento de voz.</li> <li>Unidad 3: Explora las arquitecturas de transformers de audio, aprende en qué se diferencian y para qué tareas son más adecuadas.</li> <li>Unidad 4: Aprende cómo construir tu propio clasificador de género musical.</li> <li>Unidad 5: Adéntrate en el reconocimiento de voz y construye un modelo para transcribir grabaciones de reuniones.</li> <li>Unidad 6: Aprende cómo generar habla a partir de texto.</li> <li>Unidad 7: Aprende cómo convertir audio a audio utilizando transformers.</li>`,_e,j,it=`Cada unidad incluye un componente teórico, donde podras adquirir un entendimiento profundo de los conceptos y técnicas.
A lo largo del curso, hay quizzes para ayudarte a evaluar to conocimiento y reforzar tu aprendizaje.
Algunos capítulos tambien incluyen ejercicios prácticos, en los que tendrás la oportunidad de aplicar todo lo que has aprendido.`,qe,U,ot=`Al finalizar el curso, tendras una formación sólida en el uso de transfomers para datos de audio y estarás bien
equipado para aplicar este tipo de técnicas a un conjunto amplio de tareas relacionadas con audio.`,Te,E,st="Las unidades del curso serán publicadas en bloques consecutivos de acuerdo a la siguiente agenda:",ze,S,rt="<thead><tr><th>Unidades</th> <th>Fecha de publicación</th></tr></thead> <tbody><tr><td>Unidad 0, Unidad 1, and Unidad 2</td> <td>Junio 14, 2023</td></tr> <tr><td>Unidad 3, Unidad 4</td> <td>Junio 21, 2023</td></tr> <tr><td>Unidad 5</td> <td>Junio 28, 2023</td></tr> <tr><td>Unidad 6</td> <td>Julio 5, 2023</td></tr> <tr><td>Unidad 7, Unidad 8</td> <td>Julio 12, 2023</td></tr></tbody>",Pe,w,He,A,lt=`No hay una manera correcta o erronea de tomar este curso. Todos los materiales en este curso son 100% gratis, públicos y de código abierto.
Puedes tomar el curso a tu propio ritmo, sin embargo, recomendamos ir a lo largo de las unidades en orden.`,Le,F,dt="Si quieres tener un certificado al final del curso, ofrecemos dos opciones:",Me,B,ut="<thead><tr><th>Tipo de certficado</th> <th>Requerimientos</th></tr></thead> <tbody><tr><td>Certificado de finalización</td> <td>Completa el 80% de los ejercicios prácticos según las instrucciones.</td></tr> <tr><td>Certificado de honor</td> <td>Completa el 100% de los ejercicios prácticos según las instrucciones.</td></tr></tbody>",je,k,ct=`Cada ejercicio práctico tiene unos criterios para considerarse completo. Una vez hayas completado suficientes ejericios prácticos
para acceder a alguno de los certificados, visita la última unidad del curso para aprender como puedes obtener tu certificado. ¡Buena Suerte!`,Ue,R,Ee,I,pt=`Las unidades de este curso seran publicadas gradualmente en el transcurso de un par de semanas. Te animamos a que te suscribas
a las actualizaciones del curso y asi no te perderas ninguna unidad cuando sean publicadas. Los estudiantes que se suscriban a
las actualizaciones del curso serán los primeros en darse cuenta de los eventos sociales que planeammos organizar.`,Se,J,mt='<a href="http://eepurl.com/insvcI" rel="nofollow">SUSCRIBETE</a>',we,D,ft="¡Disfruta el curso!",Ae,V,Fe,Z,Be;return c=new qt({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),p=new ee({props:{title:"¡Bienvenido al curso de Hugging Face de Audio!",local:"bienvenido-al-curso-de-hugging-face-de-audio",headingTag:"h1"}}),g=new ee({props:{title:"Conoce al equipo del curso",local:"conoce-al-equipo-del-curso",headingTag:"h2"}}),H=new ee({props:{title:"Estructura del curso",local:"estructura-del-curso",headingTag:"h2"}}),w=new ee({props:{title:"Rutas de aprendizaje y certificaciones",local:"rutas-de-aprendizaje-y-certificaciones",headingTag:"h2"}}),R=new ee({props:{title:"Suscríbete al curso",local:"suscríbete-al-curso",headingTag:"h2"}}),V=new Tt({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/es/chapter0/introduction.mdx"}}),{c(){u=s("meta"),te=i(),X=s("p"),ae=i(),N(c.$$.fragment),ne=i(),N(p.$$.fragment),ie=i(),m=s("p"),m.textContent=Re,oe=i(),f=s("p"),f.textContent=Ie,se=i(),v=s("p"),v.textContent=Je,re=i(),x=s("p"),x.textContent=De,le=i(),d=s("iframe"),d.innerHTML=Ve,de=i(),C=s("p"),C.textContent=Ge,ue=i(),b=s("p"),b.innerHTML=Ke,ce=i(),N(g.$$.fragment),pe=i(),y=s("p"),y.innerHTML=Oe,me=i(),h=s("p"),h.textContent=Qe,fe=i(),$=s("p"),$.innerHTML=Ye,ve=i(),_=s("p"),_.textContent=We,xe=i(),q=s("p"),q.innerHTML=Xe,Ce=i(),T=s("p"),T.textContent=Ze,be=i(),z=s("p"),z.innerHTML=et,ge=i(),P=s("p"),P.textContent=tt,ye=i(),N(H.$$.fragment),he=i(),L=s("p"),L.textContent=at,$e=i(),M=s("ul"),M.innerHTML=nt,_e=i(),j=s("p"),j.textContent=it,qe=i(),U=s("p"),U.textContent=ot,Te=i(),E=s("p"),E.textContent=st,ze=i(),S=s("table"),S.innerHTML=rt,Pe=i(),N(w.$$.fragment),He=i(),A=s("p"),A.textContent=lt,Le=i(),F=s("p"),F.textContent=dt,Me=i(),B=s("table"),B.innerHTML=ut,je=i(),k=s("p"),k.textContent=ct,Ue=i(),N(R.$$.fragment),Ee=i(),I=s("p"),I.textContent=pt,Se=i(),J=s("p"),J.innerHTML=mt,we=i(),D=s("p"),D.textContent=ft,Ae=i(),N(V.$$.fragment),Fe=i(),Z=s("p"),this.h()},l(e){const 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