Тест, свързан с ръководство · Среден Ниво

Нормализиране на текст за тест за реч

Тествайте нормализацията на говорния текст: разширяване на числа и символи, класифициране на токени, разрешаване на контекста и използване на правила или невронни модели.

Свързани ръководни пътекиНормализиране на текст за реч
Въпрос 1 на 8

Какво основно прави нормализирането на текст за реч?

Визуализирайте всеки въпрос8 въпроси

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

  1. Какво основно прави нормализирането на текст за реч?
    • Пренаписва писмен текст в напълно произнесени думи
    • Компресира аудио файлове
    • Превежда текст на друг език
    • Разпознава емоцията на говорещия
  2. Как една добра система трябва да нормализира '$5' за реч?
    • "пет долара"
    • "пет долара"
    • 'S пет'
    • "пет процента"
  3. Защо нормализирането на токен като „Dr.“ или "IV" сложно?
    • Тези токени винаги се произнасят по един и същи начин
    • Те не съдържат букви
    • Правилното им разширяване зависи от контекста
    • Те се използват само в математиката
  4. What data did the cited neural text-normalization study use to evaluate its models?
    • Unlabeled phone audio only
    • Medical records annotated by clinicians
    • A small set of manually written code snippets
    • English and Russian Wikipedia sentences verbalized by Google TTS’s Kestrel system
  5. What safeguard against unrecoverable errors does the cited neural text-normalization paper discuss?
    • WFST-based covering grammars
    • Removing the reference transcript
    • Replacing all token classes with a speech waveform
    • Using image segmentation at inference
  6. При класическата нормализация каква е ролята на приписването на токен на „семиотичен клас“?
    • Избира гласа на говорещия
    • Той обозначава жетона (напр. дата, пари, мярка), така че се прилага правилният вербализатор
    • Той компресира текста
    • Премахва всички препинателни знаци
  7. In the Kestrel TTS normalization system, what follows tokenization and classification?
    • A speaker diarization pass labels voices
    • A vocoder renders the waveform
    • A verbalization stage applies grammars to turn classified tokens into spoken forms
    • An image model recognizes the page layout
  8. Why can English and Russian text require different normalization grammars?
    • Every language uses identical number and date formats
    • Language has no effect on spoken forms
    • Russian text cannot be normalized for speech
    • Written conventions and verbalization rules vary by language