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Nous avons abord\xE9 divers concepts tels que la fr\xE9quence d\u2019\xE9chantillonnage, l\u2019amplitude, la profondeur de bits, la forme d\u2019onde et les spectrogrammes, et nous avons vu comment pr\xE9traiter les donn\xE9es pour les pr\xE9parer \xE0 un mod\xE8le pr\xE9-entra\xEEn\xE9.`),V=E(),q=o("p"),Y=s("\xC0 ce stade, vous \xEAtes peut-\xEAtre impatient de d\xE9couvrir les t\xE2ches audio que \u{1F917} "),N=o("em"),Z=s("Transformers"),ee=s(" peut g\xE9rer, et vous avez toutes les connaissances de base n\xE9cessaires pour vous y plonger ! Jetons un coup d\u2019\u0153il \xE0 quelques exemples de t\xE2ches audio \xE9poustouflantes :"),k=E(),i=o("p"),A=o("strong"),te=s("Classification audio"),ne=s(` : classez facilement les clips audio dans diff\xE9rentes cat\xE9gories. Vous pouvez d\xE9terminer si un enregistrement est celui d\u2019un chien qui aboie ou d\u2019un chat qui miaule, ou \xE0 quel genre musical appartient une chanson.
`),S=o("strong"),se=s("Reconnaissance automatique de la parole"),ae=s(` : transformez les clips audio en texte en les transcrivant automatiquement. Vous pouvez obtenir une repr\xE9sentation textuelle d\u2019un enregistrement de quelqu\u2019un qui parle, comme \u201CComment allez-vous aujourd\u2019hui ?\u201C. Plut\xF4t utile pour la prise de notes !
`),$=o("strong"),oe=s("Diagnostic du locuteur"),re=s(" : Vous vous \xEAtes d\xE9j\xE0 demand\xE9 qui parlait dans un enregistrement ? Avec \u{1F917} "),C=o("em"),ue=s("Transformers"),ie=s(`, vous pouvez identifier le locuteur qui parle \xE0 un moment donn\xE9 dans un clip audio. Imaginez que vous puissiez faire la diff\xE9rence entre \u201CAlice\u201D et \u201CBob\u201D dans un enregistrement de leur conversation.
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Plus pr\xE9cis\xE9ment, nous verrons comment les mod\xE8les pr\xE9-entra\xEEn\xE9s peuvent \xEAtre utilis\xE9s pour la classification audio et la reconnaissance automatique de la parole.
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