Тест, свързан с ръководство · Среден Ниво

Тест за премахване на акустично ехо

Прегледайте как елиминаторите на ехо използват референтно аудио от далечния край, адаптивни филтри и невронно остатъчно потискане по време на разговори и промяна на условията в стаята.

Свързани ръководни пътекиОтмяна на акустично ехо
Въпрос 1 на 8

Какъв проблем основно решава анулирането на акустичното ехо?

Визуализирайте всеки въпрос8 въпроси

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

  1. Какъв проблем основно решава анулирането на акустичното ехо?
    • Спиране на звука на високоговорител да бъде уловен от микрофона и изпратен обратно към далечния край
    • Компресиране на аудио файлове за спестяване на честотна лента
    • Превод на реч на друг език
    • Увеличаване на звука на тихите високоговорители
  2. На какъв „референтен“ сигнал разчита една AEC система, за да предвиди ехото?
    • Вход за микрофон на близкия високоговорител
    • Сигналът от далечния край, който се възпроизвежда от високоговорителя
    • Предварително записан шаблон за стая
    • Нива на фонов шум
  3. Кой сценарий е изключително труден за AEC и може да доведе до неправилно поведение на адаптивен филтър?
    • Пълна тишина от двете страни
    • Един човек говори бавно
    • Двоен разговор, когато и двете страни говорят едновременно
    • Пускане на музика без никой да говори
  4. Какво всъщност се опитва да оцени адаптивният филтър в класическия AEC?
    • Емоционалният тон на говорещия
    • Силата на Wi-Fi сигнала
    • Използваният кодек за компресиране
    • Акустичният път (импулсна характеристика) от високоговорителя до микрофона в стаята
  5. Защо невронните мрежи все повече се добавят към класическите AEC филтри?
    • За справяне с нелинейно изкривяване и остатъчно ехо, което линейните филтри пропускат
    • За да оскъпят разговорите
    • За подмяна на хардуера на микрофона
    • За забавяне на обработката за точност
  6. Кой адаптивен алгоритъм обикновено се свързва с традиционното анулиране на ехото?
    • RSA криптиране
    • Нормализирани най-малки средни квадрати (NLMS)
    • JPEG компресия
    • Алгоритъмът на Дейкстра
  7. Why must an adaptive echo-path filter keep updating during a call?
    • The far-end reference changes its language every second
    • The microphone stops recording whenever a door opens
    • Room acoustics can change when people or objects move, changing the path from speaker to microphone
    • A fixed filter automatically learns new room conditions without updates
  8. What kinds of recordings are included in Microsoft's AEC Challenge datasets?
    • Only music recorded in anechoic chambers
    • Only far-end speech with no microphone signal
    • Only speech with no echo or near-end speaker
    • Single-talk and double-talk recordings from real devices and speakers, plus synthetic data