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@@ -13,8 +13,8 @@ short_description: Traducci贸n de ingl茅s a otros idiomas mediante ASR
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Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
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Problema, soluci贸n, input y output:
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- Problema principal:
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La comunicaci贸n entre distintas lenguas es imprescindible en la actualidad, por ello surge una necesidad de contar con una herramienta que permita la traducir contenido, en este caso, del ingl茅s a otros idiomas ampliamente utilizados. Este sistema est谩 en la integraci贸n de tecnolog铆as de reconocimiento de voz, tambi茅n conocido como ASR (Automatic Speech Recognition) y procesamiento de lenguaje natural para facilitar la traducci贸n.
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@@ -26,21 +26,23 @@ Problema, soluci贸n, input y output:
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Output: Una transcripci贸n del audio en texto traducido al idioma seleccionado (espa帽ol, alem谩n, ruso o franc茅s).
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Adem谩s de responder a la necesidad de superar barreras a nivel de idiomas, tambi茅n ofrece una experiencia intuitiva.
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Descripci贸n de los modelos, clasificaci贸n y limitaciones:
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Modelos utilizados.
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- Whisper:
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*Descripci贸n: Modelo de transcripci贸n de audio desarrollado por OpenAI. Tiene como objetivo pasar audios a texto. Basado en Transformer y entrenado con un conjunto grande de datos de muchos idiomas distintos, lo que permite tareas relacionadas con el ASR.
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Tipo de tarea -> ASR
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Modelo preentrenado -> preentrenado en datos multiling眉es y ajustable para tareas espec铆ficas
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Dominio de uso -> Procesamiento de Lenguaje Natural y Reconocimiento de Voz
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- MBart:
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*Clasificaci贸n:
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Tipo de tarea -> Traducci贸n autom谩tica y generaci贸n de texto
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Modelo preentrenado -> preentrenado en tareas de m煤ltiples idiomas y ajustable para traducci贸n espec铆fica
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Dominio de uso -> Procesamiento de lenguaje natural y traducci贸n
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Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
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# Problema, soluci贸n, input y output:
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- Problema principal:
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La comunicaci贸n entre distintas lenguas es imprescindible en la actualidad, por ello surge una necesidad de contar con una herramienta que permita la traducir contenido, en este caso, del ingl茅s a otros idiomas ampliamente utilizados. Este sistema est谩 en la integraci贸n de tecnolog铆as de reconocimiento de voz, tambi茅n conocido como ASR (Automatic Speech Recognition) y procesamiento de lenguaje natural para facilitar la traducci贸n.
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Output: Una transcripci贸n del audio en texto traducido al idioma seleccionado (espa帽ol, alem谩n, ruso o franc茅s).
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Adem谩s de responder a la necesidad de superar barreras a nivel de idiomas, tambi茅n ofrece una experiencia intuitiva.
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# Descripci贸n de los modelos, clasificaci贸n y limitaciones:
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Modelos utilizados.
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- Whisper:
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*Descripci贸n: Modelo de transcripci贸n de audio desarrollado por OpenAI. Tiene como objetivo pasar audios a texto. Basado en Transformer y entrenado con un conjunto grande de datos de muchos idiomas distintos, lo que permite tareas relacionadas con el ASR.
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## Clasificacion:
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Tipo de tarea -> ASR
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Modelo preentrenado -> preentrenado en datos multiling眉es y ajustable para tareas espec铆ficas
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Dominio de uso -> Procesamiento de Lenguaje Natural y Reconocimiento de Voz
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- MBart:
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## Descripci贸n: Otro modelo multiling眉e basado en Transformer. 脷til para la traducci贸n autom谩tica y dem谩s tareas de generaci贸n de texto en m煤ltiples idiomas. Preentrenado en tareas de reducci贸n de ruido y puede ser ajustado para traducir espec铆ficamente entre dos pares de idiomas.
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### Clasificaci贸n:
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Tipo de tarea -> Traducci贸n autom谩tica y generaci贸n de texto
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Modelo preentrenado -> preentrenado en tareas de m煤ltiples idiomas y ajustable para traducci贸n espec铆fica
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Dominio de uso -> Procesamiento de lenguaje natural y traducci贸n
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