Merge pull request #141 from tanersekmen/main

add turkish language to audio-transformers-course

.github/workflows/build_documentation.yml

@@ -14,7 +14,7 @@ jobs:
       package_name: audio-course
       path_to_docs: audio-transformers-course/chapters/
       additional_args: --not_python_module
-      languages: en bn ko es zh-CN ru fr
+      languages: en bn ko es zh-CN ru fr tr
     secrets:
       token: ${{ secrets.HUGGINGFACE_PUSH }}
       hf_token: ${{ secrets.HF_DOC_BUILD_PUSH }}

.github/workflows/build_pr_documentation.yml

@@ -17,4 +17,4 @@ jobs:
       package_name: audio-course
       path_to_docs: audio-transformers-course/chapters/
       additional_args: --not_python_module
-      languages: en bn ko es zh-CN ru fr
+      languages: en bn ko es zh-CN ru fr tr

chapters/tr/_toctree.yml

@@ -0,0 +1,131 @@
+- title: 0.Ünite Kursumuza hoş geldiniz!
+  sections:
+  - local: chapter0/introduction
+    title: Tanıtım
+  - local: chapter0/get_ready
+    title: Kursa katılmaya hazırlanın
+  - local: chapter0/community
+    title: Topluluğa katılın!
+
+- title: 1.Ünite Ses verileriyle çalışma
+  sections:
+  - local: chapter1/introduction
+    title: Tanıtım
+  - local: chapter1/audio_data
+    title: Ses verilerine giriş
+  - local: chapter1/load_and_explore
+    title: Bir ses veri kümesini yükleyin ve keşfedin
+  - local: chapter1/preprocessing
+    title: Ses verilerinin ön işlenmesi
+  - local: chapter1/streaming
+    title: Ses verileri akışı
+  - local: chapter1/quiz
+    title: Quiz
+    quiz: 1
+  - local: chapter1/supplemental_reading
+    title: Daha fazla bilgi
+
+- title: 2.Ünite Ses uygulamalarına nazik bir giriş
+  sections:
+  - local: chapter2/introduction
+    title: Ses uygulamaları turu
+  - local: chapter2/audio_classification_pipeline
+    title: Uçtan uca ses sınıflandırması
+  - local: chapter2/asr_pipeline
+    title: Uçtan uca otomatik konuşma tanıma
+  - local: chapter2/tts_pipeline
+    title: Uçtan uca ses üretimi
+  - local: chapter2/hands_on
+    title: Uygulamalı eğitim egzersizleri
+
+#- title: Unit 3. Transformer architectures for audio
+#  sections:
+#  - local: chapter3/introduction
+#    title: Refresher on transformer models
+#  - local: chapter3/ctc
+#    title: CTC architectures
+#  - local: chapter3/seq2seq
+#    title: Seq2Seq architectures
+#  - local: chapter3/classification
+#    title: Audio classification architectures
+#  - local: chapter3/quiz
+#    title: Quiz
+#    quiz: 3
+#  - local: chapter3/supplemental_reading
+#    title: Supplemental reading and resources
+
+#- title: Unit 4. Build a music genre classifier
+#  sections:
+#  - local: chapter4/introduction
+#    title: What you'll learn and what you'll build
+#  - local: chapter4/classification_models
+#    title: Pre-trained models for audio classification
+#  - local: chapter4/fine-tuning
+#    title: Fine-tuning a model for music classification
+#  - local: chapter4/demo
+#    title: Build a demo with Gradio
+#  - local: chapter4/hands_on
+#    title: Hands-on exercise
+
+#- title: Unit 5. Automatic Speech Recognition
+#  sections:
+#  - local: chapter5/introduction
+#    title: What you'll learn and what you'll build
+#  - local: chapter5/asr_models
+#    title: Pre-trained models for speech recognition
+#  - local: chapter5/choosing_dataset
+#    title: Choosing a dataset
+#  - local: chapter5/evaluation
+#    title: Evaluation and metrics for speech recognition
+#  - local: chapter5/fine-tuning
+#    title: How to fine-tune an ASR system with the Trainer API
+#  - local: chapter5/demo
+#    title: Building a demo
+#  - local: chapter5/hands_on
+#    title: Hands-on exercise
+#  - local: chapter5/supplemental_reading
+#    title: Supplemental reading and resources
+#
+#- title: Unit 6. From text to speech
+#  sections:
+#  - local: chapter6/introduction
+#    title: What you'll learn and what you'll build
+#  - local: chapter6/tts_datasets
+#    title: Text-to-speech datasets
+#  - local: chapter6/pre-trained_models
+#    title: Pre-trained models for text-to-speech
+#  - local: chapter6/fine-tuning
+#    title: Fine-tuning SpeechT5
+#  - local: chapter6/evaluation
+#    title: Evaluating text-to-speech models
+#  - local: chapter6/hands_on
+#    title: Hands-on exercise
+#  - local: chapter6/supplemental_reading
+#    title: Supplemental reading and resources
+
+#- title: Unit 7. Putting it all together
+#  sections:
+#  - local: chapter7/introduction
+#    title: What you'll learn and what you'll build
+#  - local: chapter7/speech-to-speech
+#    title: Speech-to-speech translation
+#  - local: chapter7/voice-assistant
+#    title: Creating a voice assistant
+#  - local: chapter7/transcribe-meeting
+#    title: Transcribe a meeting
+#  - local: chapter7/hands_on
+#    title: Hands-on exercise
+#  - local: chapter7/supplemental_reading
+#    title: Supplemental reading and resources
+
+#- title: Unit 8. Finish line
+#  sections:
+#  - local: chapter8/introduction
+#    title: Congratulations!
+#  - local: chapter8/certification
+#    title: Get your certificate of completion
+
+#- title: Course Events
+#  sections:
+#  - local: events/introduction
+#    title: Live sessions and workshops

chapters/tr/chapter0/community.mdx

@@ -0,0 +1,27 @@
+# Topluluğa katılın!
+
+Sizi [canlı ve destekleyici Discord topluluğumuza katılmaya davet ediyoruz](http://hf.co/join/discord). Burada benzer düşünen öğrenenlerle bağlantı kurma, fikir alışverişi yapma ve uygulamalı çalışmalarınıza değerli geri bildirimler alabilme fırsatınız olacak. Sorular sorabilir, kaynaklar paylaşabilir ve diğerleriyle işbirliği yapabilirsiniz.
+
+
+Bizim ekibimiz de Discord'da aktif ve ihtiyacınız olduğunda destek ve rehberlik sağlamak için hazır bulunuyorlar. Topluluğumuza katılmak, motivasyonunuzu yüksek tutmak, katılımınızı sürdürmek ve bağlantı kurmak için mükemmel bir yol. Sizi orada görmeyi dört gözle bekliyoruz!
+
+## Discord Nedir?
+
+Discord, ücretsiz bir sohbet platformudur. Eğer Slack kullanmışsanız, oldukça benzer bulacaksınız. Hugging Face Discord sunucusu, 18.000'den fazla yapay zeka uzmanı, öğrenci ve meraklısının aktif olduğu canlı bir topluluğun evi, ve siz de bu topluluğun bir parçası olabilirsiniz.
+
+## Discord'da Gezinme
+
+Discord sunucumuza kaydolduktan sonra, ilgilendiğiniz konuları seçmek için sola tıklayarak #role-assignment üzerine tıklamanız gerekecektir. İstediğiniz kadar farklı kategori seçebilirsiniz. Bu kursun diğer öğrencilerine katılmak için, "ML for Audio and Speech"i tıklamayı unutmayın. Kanalları keşfedin ve kendinizle ilgili birkaç şeyi #introduce-yourself kanalında paylaşın.
+
+## Sesli Kurs Kanalları
+
+
+Discord sunucumuzda çeşitli konulara odaklanmış birçok kanal bulunmaktadır. İnsanların makaleleri tartıştığını, etkinlikler düzenlediğini, projelerini ve fikirlerini paylaştığını, beyin fırtınası yaptığını ve daha birçok şeyi bulacaksınız.
+
+Ses kursu öğrencisi olarak, aşağıdaki kanal setini özellikle ilginç bulabilirsiniz:
+
+* `#audio-announcements`: Kursla ilgili güncellemeler, Hugging Face ile ilgili sesle ilgili her şeyden haberler, etkinlik duyuruları ve daha fazlası için şunlar gibi kanalları bulabilirsiniz.
+* `#audio-study-group`: Fikir alışverişi yapmak, kurs hakkında sorular sormak ve tartışmalara başlamak için bir yer.
+* `#audio-discuss`: Sesle ilgili konular hakkında genel tartışmalar yapmak için bir yer.
+
+#audio-study-group kanalına katılmak dışında, kendi çalışma grubunuzu oluşturmanızdan çekinmeyin; birlikte öğrenmek her zaman daha kolaydır!

chapters/tr/chapter0/get_ready.mdx

@@ -0,0 +1,39 @@
+# Kursa katılmaya hazırlanın
+
+Kursa başlamak için heyecanlı olduğunuzu umuyoruz ve bu sayfayı, hemen başlamak için gereken her şeye sahip olduğunuzdan emin olmak için tasarladık!
+
+## 1.Adım Kayıt Ol
+
+Tüm güncellemelerden ve özel sosyal etkinliklerden haberdar olmak için kursa kaydolun.
+
+[👉 KAYIT OL](http://eepurl.com/insvcI)
+
+## 2.Adım Hugging Face hesabı oluşturun
+
+Henüz bir Hugging Face hesabınız yoksa (ücretsizdir), bir tane oluşturun. Hemen yapılması gereken görevleri tamamlamak, tamamlama sertifikanızı almak, önceden eğitilmiş modelleri keşfetmek, veri kümeslerine erişmek ve daha fazlasını yapmak için ihtiyacınız olacak.
+
+[👉 HUGGING FACE HESABI OLUŞTUR](https://huggingface.co/join)
+
+## 3.Adım Temel bilgilerinizi gözden geçirin (gerekliyse)
+
+Derin öğrenme temellerine aşina olduğunuzu ve transformer'lar hakkında genel bir bilgiye sahip olduğunuzu varsayıyoruz. Eğer transformer'lar konusundaki anlayışınızı tazelemeye ihtiyacınız varsa, [NLP Kursumuza](https://huggingface.co/course/chapter1/1) göz atabilirsiniz.
+
+## 4.Adım Kurulumununuzu kontrol edin
+
+Kurs materyallerini incelemek için ihtiyacınız olanlar şunlardır:
+- İnternet bağlantısı olan bir bilgisayar.
+- Uygulamalı eğitim egzersizleri için [Google Colab](https://colab.research.google.com) gereklidir. Ücretsiz sürüm yeterlidir. Daha önce Google Colab kullanmadıysanız, bu [resmi tanıtım not defterini](https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb) inceleyebilirsiniz.
+
+<Tip>
+
+Ücretsiz Google Colab seçeneği yerine, kendi yerel kurulumunuzu veya Kaggle Notebook'larını kullanabilirsiniz. Kaggle Notebook'lar, sabit bir GPU saat sayısı sunar ve Google Colab ile benzer işlevselliğe sahiptir, ancak 🤗 Hub'da modellerinizi paylaşma konusunda farklılıklar bulunmaktadır (örneğin, görevleri tamamlamak için). Kaggle Notebook'larınızı tercih etmeye karar verirseniz, [@michaelshekasta](https://github.com/michaelshekasta) tarafından oluşturulan bu [örnek Kaggle not defterine](https://www.kaggle.com/code/michaelshekasta/test-notebook) göz atabilirsiniz. Bu not defteri, nasıl model eğitebileceğinizi ve eğitilmiş modelinizi 🤗 Hub'da nasıl paylaşabileceğinizi göstermektedir.
+
+</Tip>
+
+## 5.Adım Topluluğa katılın!
+
+Discord sunucumuza kaydolun; sınıf arkadaşlarınızla fikir alışverişi yapabilir ve bizimle (Hugging Face ekibiyle) iletişime geçebileceğiniz yerdir.
+
+[👉 DISCORD'DAKİ TOPLULUĞA KATILIN](http://hf.co/join/discord)
+
+Discord üzerindeki topluluğumuz hakkında daha fazla bilgi edinmek ve en iyi şekilde nasıl faydalanabileceğinizi öğrenmek için [sonraki sayfayı](community) inceleyin.

chapters/tr/chapter0/introduction.mdx

@@ -0,0 +1,87 @@
+# Hugging Face Ses Kursuna hoş geldiniz!
+
+Sayın öğrenci,
+
+Bu ses için transformer kullanımı kursuna hoş geldiniz. Zaman zaman transformer'ların kendilerini en güçlü ve çok yönlü derin öğrenme mimarilerinden biri olarak kanıtladığını gördük. Doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve daha yakın zamanda ses işleme dahil olmak üzere geniş bir yelpazede görevde son teknoloji sonuçları elde etme yeteneğine sahiptirler.
+
+Bu kursda, transformer'ların ses verilerine nasıl uygulanabileceğini keşfedeceğiz. Onları çeşitli sesle ilgili görevleri ele almak için nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Konuşma tanıma, ses sınıflandırma veya metinden konuşma üretme gibi ilginizi çeken bir alan olsun, transformer'lar ve bu kurs sizi kapsamaktadır.
+
+Bu modellerin neler yapabileceğini size göstermek için, aşağıdaki demo içinde birkaç kelime söyleyin ve modelin gerçek zamanlı olarak bunları yazıya döktüğünü izleyin!
+
+<iframe
+	src="https://openai-whisper.hf.space"
+	frameborder="0"
+	width="850"
+	height="450">
+</iframe>
+
+Kurs boyunca, ses verileriyle çalışmanın özelliklerini anlayacak, farklı transformer mimarilerini öğrenecek ve güçlü önceden eğitilmiş modelleri kullanarak kendi ses transformer'larınızı eğiteceksiniz.
+
+Bu kurs, derin öğrenme alanında bir geçmişi olan ve transformer'lar hakkında genel bir aşinalığa sahip öğrenciler için tasarlanmıştır.
+Ses verilerinin işlenmesinde herhangi bir uzmanlık gerekmemektedir. Transformer'lar konusundaki anlayışınızı tazelemeye ihtiyacınız varsa, temel transformer konularına daha fazla detay veren [NLP Kursuna](https://huggingface.co/course/chapter1/1) göz atabilirsiniz.
+
+## Kurs takımıyla tanış
+
+**Sanchit Gandhi, Hugging Face'de Makine Öğrenimi Araştırma Mühendisi**
+
+Merhaba, Sanchit! Hugging Face'in açık kaynak ekibinde ses için makine öğrenimi araştırma mühendisi olarak çalışıyorsunuz, harika! Başlıca odak noktanız otomatik konuşma tanıma ve çeviri ve şu anki hedefiniz ses modellerini daha hızlı, daha hafif ve kullanımı daha kolay hale getirmek. Çok ilginç bir çalışma alanı gibi görünüyor! Size başarılar dilerim. 🤗
+
+**Matthijs Hollemans, Hugging Face'de Makine Öğrenimi Araştırma Mühendisi**
+
+Merhaba, Matthijs! Hugging Face'in açık kaynak ekibinde ses için makine öğrenimi mühendisi olarak çalışıyorsunuz, harika! Aynı zamanda ses sentezleyicileri nasıl yazılacağına dair bir kitabın yazarısınız ve boş zamanlarınızda ses eklentileri oluşturuyorsunuz, bu çok etkileyici bir çalışma alanı gibi görünüyor. Hugging Face ekibine ve projelerinize başarılar dilerim! 
+
+**Maria Khalusova, Hugging Face'de Doküman & Kurs Hazırlayıcı**
+
+Merhaba Maria! Transformers ve diğer açık kaynak araçlarını daha erişilebilir hale getirmek için eğitim içeriği ve belgeleme oluşturuyorsunuz, harika! Karmaşık teknik kavramları basitleştiriyor ve insanların son teknolojilerle nasıl başlayacaklarını anlamalarına yardımcı oluyorsunuz. Bu, teknolojiye ilgi duyan insanlar için çok önemli bir katkıdır.
+
+**Vaibhav Srivastav, Hugging Face'de Makine Öğrenimi Geliştirici Destek Mühendisi**
+
+Ben Vaibhav (VB) ve Hugging Face Açık Kaynak ekibinde Ses için Geliştirici Destek Mühendisiyim. Düşük kaynaklı Metinden Sese (Text to Speech) araştırmaları yapıyor ve en son ses araştırmalarını geniş kitlelere ulaştırmaya yardımcı oluyorum.
+
+## Kurs Yapısı
+
+Kurs, derinlemesine çeşitli konuları kapsayan birkaç üniteye ayrılmıştır:
+
+* [1.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter1): Ses verileriyle çalışmanın özel detaylarını öğrenin, bunlar arasında ses işleme teknikleri ve veri hazırlama bulunur.
+* [2.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter2): Ses uygulamalarını tanıyın ve farklı görevler için 🤗 Transformers borularını kullanmayı öğrenin, bunlar arasında ses sınıflandırma ve konuşma tanıma bulunur.
+* [3.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter3): Ses transformer mimarilerini keşfedin, nasıl farklılaştıklarını öğrenin ve en iyi uydukları görevleri öğrenin.
+* [4.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter4): Kendi müzik türü sınıflandırıcınızı nasıl oluşturacağınızı öğrenin.
+* [5.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter5): Konuşma tanımaya derinlemesine inin ve toplantı kayıtlarını transkript etmek için bir model oluşturun.
+* [6.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter6): Metinden konuşma üretmeyi öğrenin.
+* [7.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter7): Transformer'larla gerçek dünya ses uygulamaları nasıl oluşturulduğunu öğrenin.
+
+Her ünite, temel kavramları ve teknikleri derinlemesine anlayacağınız teorik bir bileşen içerir. Kurs boyunca bilginizi test etmenize ve öğrenmeyi pekiştirmenize yardımcı olmak için bazı bölümlerde sınavlar sunuyoruz. Bazı bölümler ayrıca uygulamalı eğitim deneylerini içerir, burada öğrendiklerinizi uygulama fırsatına sahip olacaksınız.
+
+Kursun sonunda, ses verileri için transformer kullanımında güçlü bir temeliniz olacak ve bu teknikleri çeşitli sesle ilgili görevlere başarıyla uygulayabileceksiniz.
+
+Kurs birimleri, aşağıdaki yayın programıyla ardışık bloklar halinde yayımlanacaktır:
+
+| Üniteler   | Yayınlanma Tarihi |
+|---|-----------------|
+| 0.Ünite, 1.Ünite ve 2.Ünite  | 14 Haziran 2023   |
+| 3.Ünite, Unit 4  | 21 Haziran 2023   |
+| 5.Ünite  | 28 Haziran 2023   |
+| 6.Ünite  | 5 Temmuz 2023    |
+| 7.Ünite, 8.Ünite  | 12 Temmuz 2023   |
+
+## Öğrenme yolları ve sertifikasyon
+
+
+Bu kursu almanın doğru veya yanlış bir yolu yoktur. Bu kursun tüm materyalleri %100 ücretsiz, kamuya açık ve açık kaynaktır. Kursu kendi hızınıza göre alabilirsiniz, ancak birimleri sıralı bir şekilde geçmenizi öneririz.
+
+Kursu tamamladıktan sonra sertifika almak isterseniz, iki seçeneğimiz bulunmaktadır:
+
+| Sertifika türü   | Gereklilikler                                          |
+|---|--------------------------------------------------------------------|
+| Tamamlama Sertifikası  | Talimatlar doğrultusunda uygulamalı eğitim egzersizlerin %80'ini tamamlayın.  |
+| Onur Sertifikası  | Talimatlar doğrultusunda uygulamalı eğitim egzersizlerin %100'ünü tamamlayın. |
+
+Her uygulamalı eğitim egzersiz, tamamlama kriterlerini belirtir. Sertifikalardan herhangi biri için yeterli sayıda uygulamalı eğitim egzersizi tamamladığınızda, sertifikanızı nasıl alabileceğinizi öğrenmek için kursun son birimine başvurun. İyi şanslar!
+
+## Kursa kayıt ol
+
+Bu kursun birimleri birkaç hafta boyunca aşamalı olarak yayınlanacaktır. Yeni birimler yayınlandığında bunları kaçırmamak için kurs güncellemelerine kaydolmanızı öneriyoruz. Kurs güncellemelerine kaydolan öğrenciler, düzenlemeyi planladığımız özel sosyal etkinlikler hakkında da ilk bilgi sahibi olacaklardır.
+
+[KAYIT OL](http://eepurl.com/insvcI)
+
+Kursun keyfini çıkarın!