اختبار مرتبط بالدليل · متوسط المستوى

اختبار النسخ التلقائي للموسيقى

راجع كيف يقوم النسخ التلقائي للموسيقى بتحويل التسجيلات إلى أحداث نوتة، وسبب صعوبة تعدد الأصوات، وكيف تمثل أنظمة المسارات المتعددة الأجزاء.

مسارات الدليل ذات الصلةالنسخ التلقائي للموسيقى
سؤال 1 من 8

ما الذي يخرجه النسخ التلقائي للموسيقى في المقام الأول؟

معاينة كل سؤال8 أسئلة

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

  1. ما الذي يخرجه النسخ التلقائي للموسيقى في المقام الأول؟
    • تمثيل رمزي مثل MIDI أو النوتة الموسيقية
    • نسخة أعلى صوتًا ومُعاد صياغتها من الصوت
    • وصف نصي لمزاج الأغنية
    • ملف صوتي مضغوط
  2. لماذا يصعب نسخ الموسيقى متعددة الألحان بشكل خاص؟
    • الملفات الصوتية كبيرة جدًا
    • تشترك النوتات المتداخلة في التوافقيات وتطمسها في الطيف
    • لا تستطيع الميكروفونات تسجيل أكثر من ملاحظة واحدة
    • الموسيقى متعددة الألحان دائمًا ما تكون هادئة جدًا
  3. ما الذي كان ملحوظًا في نموذج البداية والإطارات الخاص بـ Google؟
    • أنتجت أغاني جديدة من الصفر
    • لقد عملت فقط على الكلمة المنطوقة
    • لقد فصل اكتشاف البداية عن اكتشاف درجة الصوت على مستوى الإطار
    • تمت إزالة ضوضاء الخلفية من التسجيلات
  4. لماذا يعد تحويل Constant-Q مفيدًا للموسيقى؟
    • يقوم بحذف المقاطع الصامتة تلقائيا
    • يقوم بتحويل ستيريو إلى أحادي
    • يعمل على تسريع الصوت
    • يتم تباعد صناديق التردد الخاصة بها لوغاريتميًا، بما يتوافق مع تباعد درجات الصوت الموسيقية
  5. ما الذي تشير إليه "البداية" في النسخ؟
    • اللحظة الدقيقة التي تبدأ فيها المذكرة
    • نهاية الأغنية
    • حجم التسجيل
    • إيقاع القطعة
  6. ما هو النموذج المعروف بنسخ أدوات متعددة في وقت واحد؟
    • جبيغ
    • MT3
    • قاعدة بيرت
    • ويف نت
  7. What information does a symbolic MIDI note event typically encode?
    • Only the waveform’s microphone brand
    • A compressed audio bitrate and codec license
    • Pitch and timing such as onset and duration
    • The listener’s preferred musical genre
  8. What makes MT3 a multitrack transcription system?
    • It converts every instrument to a single speech transcript
    • It only estimates the global BPM
    • It identifies songs from short audio fingerprints
    • It predicts note events across multiple instrument parts