ডিফওয়েভ ডিফিউশন ভোকোডার কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. ডিফওয়েভ কীভাবে অনুমান সময়ে অডিও তৈরি করে?
   • পুনরাবৃত্তভাবে এলোমেলো শব্দকে তরঙ্গরূপে পরিণত করে
   • স্বয়ংক্রিয়ভাবে এক সময়ে একটি তরঙ্গরূপ মান নমুনা দ্বারা
   • রেকর্ড করা বক্তৃতা ইউনিট একত্রিত করে
   • একটি একক GAN ফরওয়ার্ড পাস চালানোর মাধ্যমে
2. প্রশিক্ষণের সময় ডিফওয়েভ নেটওয়ার্ক আসলে কী ভবিষ্যদ্বাণী করতে শেখে?
   • এক শটে সরাসরি পরিষ্কার তরঙ্গরূপ
   • একটি প্রদত্ত প্রসারণ ধাপে গোলমাল যোগ করা হয়েছে
   • পাঠ্য প্রতিলিপি
   • বক্তার পরিচয়
3. GAN ভোকোডারের তুলনায় DiffWave এর প্রধান ব্যবহারিক ত্রুটি কি?
   • এটি স্পেকট্রোগ্রামে শর্ত হতে পারে না
   • এটি শুধুমাত্র কম নমুনা হারে কাজ করে
   • এর জন্য অনেক নমুনা নেওয়ার পদক্ষেপের প্রয়োজন হতে পারে, এটিকে ধীর করে তোলে
   • এটা স্থিতিশীল হতে প্রতিপক্ষ প্রশিক্ষণ প্রয়োজন
4. প্রশিক্ষণে GAN ভোকোডারের তুলনায় DiffWave-এর কী সুবিধা রয়েছে?
   • এর কোনো নিউরাল নেটওয়ার্কের প্রয়োজন নেই
   • এটা কোন তথ্য প্রয়োজন
   • এটি এক ধাপে তাৎক্ষণিকভাবে অডিও তৈরি করে
   • এটি অস্থির প্রতিপক্ষ প্রশিক্ষণ এড়ায়
5. ডিফওয়েভের শব্দ-পূর্বাভাস নেটওয়ার্ক কোন আর্কিটেকচারের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ?
   • একটি ওয়েভনেট-স্টাইল প্রসারিত কনভোল্যুশনাল নেটওয়ার্ক
   • একটি পুনরাবৃত্ত LSTM ভাষার মডেল
   • একটি দৃষ্টি ট্রান্সফরমার
   • একটি সাধারণ রৈখিক রিগ্রেশন
6. মোটামুটিভাবে কতগুলো স্যাম্পলিং ধাপ ভালোভাবে টিউন করতে পারে ডিফওয়েভ সময়সূচী ভালো মানের রাখার সময় ব্যবহার করে?
   • সর্বদা ঠিক 1000টি পদক্ষেপ
   • প্রায় ছয় ধাপ
   • প্রায় 500 ধাপ
   • কোন টিউনিং ছাড়া শুধু একটি পদক্ষেপ
7. What acoustic representation can condition DiffWave when it is used as a vocoder?
   • A list of subtitle line numbers
   • A CT scan of an ancient scroll
   • একটি মেল-স্পেকট্রোগ্রাম
   • A source-code dependency graph
8. What loss does DiffWave use to train its noise-prediction network?
   • A word-error-rate objective
   • A discriminator feature-matching loss only
   • A cosine-similarity loss between image embeddings
   • A weighted L2 loss on the predicted noise