গাইড লিঙ্ক ক্যুইজ · সহজ স্তর
ভয়েস কার্যকলাপ সনাক্তকরণ কুইজ
স্ট্রিমিং অডিওতে ভয়েস কার্যকলাপ সনাক্তকরণ, ফ্রেম-স্তরের বক্তৃতা সিদ্ধান্ত, হ্যাংওভার আচরণ এবং থ্রেশহোল্ড ট্রেডঅফ পর্যালোচনা করুন।
প্রশ্ন 1 এর 8
ভয়েস অ্যাক্টিভিটি সনাক্তকরণের প্রাথমিক কাজ কী?
প্রতিটি প্রশ্নের পূর্বরূপ দেখুন8 প্রশ্ন
আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।
- ভয়েস অ্যাক্টিভিটি সনাক্তকরণের প্রাথমিক কাজ কী?
- অডিওতে বক্তৃতা আছে কিনা তা নির্ধারণ করুন
- কে কথা বলছে তা সনাক্ত করুন
- বক্তৃতা পাঠ্যে অনুবাদ করুন
- সিন্থেটিক ভয়েস তৈরি করুন
- How does the OpenAI Realtime API’s server_vad mode determine audio chunks?
- By identifying the speaker’s legal name
- By using periods of silence
- By examining image frames
- By grouping words alphabetically
- What does silence_duration_ms configure in server_vad?
- The length of the speaker embedding
- অডিও নমুনা হার
- How long a silent interval is used to detect that speech has stopped
- How many words appear in a transcript
- What range does the documented server_vad activation threshold use?
- -100 to 100
- 1 to 1000
- Only the strings “low” and “high”
- 0 থেকে 1
- How does semantic_vad estimate that a user has finished speaking?
- It uses a semantic classifier based on the words the user has uttered
- It waits for exactly 500 milliseconds of silence only
- It checks for a camera image
- It counts speaker turns from a diarization transcript
- What does high eagerness do in semantic_vad?
- It waits longer before every response
- It chunks audio sooner and can return transcription events faster
- It disables all speech detection
- It increases the number of speakers in the audio
- What is the documented default equivalent of semantic_vad eagerness set to auto?
- শূন্য
- High
- মাঝারি
- No threshold
- Why may a streaming VAD include padding before detected speech?
- To add words that were not spoken
- To identify the real-world speaker name
- To reduce every utterance to one frame
- To preserve audio immediately preceding the detected onset