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@@ -34,9 +34,9 @@ def speech_to_speech_translation(audio,voice_preset="v2/zh_speaker_1"):
34
  synthesised_speech = (synthesised_speech.numpy() * 32767).astype(np.int16)
35
  return (synthesised_rate , synthesised_speech.T),translated_text,label_outputs
36
 
37
- title = "外国话转中文话"
38
  description = """
39
- 作为[Hugging Face Audio course](https://github.com/danfouer/HFAudioCourse) 的结课大作业，本演示调用了三个自然语言处理的大模型，一个用于将外国话翻译成中文，一个用于判断说的哪个国家的话，一个用于将中文转成语音输出。演示同时支持语音上传和麦克风输入，转换速度比较慢因为租不起GPU的服务器（支出增加20倍），建议您通过已经缓存Examples体验效果。欢迎添加我的微信号：ESGGTP 与我的平行人交流。
40
 
41
  ![Cascaded STST](https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/audio-course-images/resolve/main/s2st_cascaded.png "Diagram of cascaded speech to speech translation")
42
  """
 
34
  synthesised_speech = (synthesised_speech.numpy() * 32767).astype(np.int16)
35
  return (synthesised_rate , synthesised_speech.T),translated_text,label_outputs
36
 
37
+ title = "外国话转普通话"
38
  description = """
39
+ 作为[Hugging Face Audio course](https://github.com/danfouer/HFAudioCourse) 的结课大作业，本演示调用了三个自然语言处理的大模型，一个用于将外国话翻译成中文，一个用于判断说的哪个国家的话，一个用于将中文转成普通话语音输出。演示同时支持语音上传和麦克风输入，转换速度比较慢因为租不起GPU的服务器（支出增加20倍），建议您通过已经缓存Examples体验效果。欢迎添加我的微信号：ESGGTP 与我的平行人交流。
40
 
41
  ![Cascaded STST](https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/audio-course-images/resolve/main/s2st_cascaded.png "Diagram of cascaded speech to speech translation")
42
  """