Тест, свързан с ръководство · Среден Ниво

Маркиране на музика с викторина Transformers

Разберете базираното на трансформатор музикално маркиране, изходи с множество етикети, аудио предварително обучение, показатели за сравнение и контрастни модели на аудио-текст.

Свързани ръководни пътекиМузикално етикетиране с Transformers
Въпрос 1 на 8

Защо музикалното маркиране се третира като проблем с множество етикети?

Визуализирайте всеки въпрос8 въпроси

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

  1. Защо музикалното маркиране се третира като проблем с множество етикети?
    • Тъй като една песен може да носи няколко етикета наведнъж
    • Защото всяка песен има точно един правилен таг
    • Тъй като етикетите винаги са числови
    • Защото съществува само един жанр за всеки изпълнител
  2. В хартията за трансформатор на аудио спектрограма какво аудио представяне е разделено на пачове?
    • Списък с имена на MIDI ноти
    • Лог-Мел спектрограма
    • Поредица от пиксели на корицата на албума
    • Транскрипция на текста на песента
  3. Защо моделите за маркиране на музика използват сигмоиден изход за етикет вместо един softmax?
    • Сигмоидите са по-бързи за изчисляване
    • Softmax не може да работи на аудио
    • Тъй като етикетите могат да се срещат едновременно и не се изключват взаимно
    • За да намалите броя на етикетите
  4. Каква е ролята на самоконтролираното предварително обучение за модели като MERT?
    • Той етикетира песни на ръка
    • Той премахва вокали от песни
    • Работи само върху класическа музика
    • Той научава силни аудио представяния от немаркирани клипове преди фина настройка
  5. Кой набор от данни обикновено се използва за фина настройка и сравнителен анализ на музикални маркери?
    • MagnaTagATune
    • MNIST
    • ImageNet
    • СКВАД
  6. Как моделите в стил CLAP позволяват маркиране на музика с нулев удар?
    • Като запаметява всяка песен
    • Чрез подравняване на аудио и текстови описания в споделено пространство за вграждане
    • Чрез конвертиране на музика в изображения
    • Чрез изискване на етикети за всеки възможен етикет
  7. Кой показател може да оцени способността на музикалния тагер да класира високо съответните тагове?
    • Процент на грешки в думите
    • Пиково съотношение сигнал/шум
    • Средна средна точност
    • BLEU резултат
  8. Какво предлага хранилището на musicnn?
    • Класификатор на настроения само с текст
    • Цифрова аудио работна станция
    • Колекция от ръчно композирани MIDI партитури
    • Предварително обучени конволюционни невронни мрежи за музикално аудио маркиране