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।

সম্পর্কিত গাইড পাথভয়েস কার্যকলাপ সনাক্তকরণ
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।

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. What is the documented default equivalent of semantic_vad eagerness set to auto?
    • শূন্য
    • High
    • মাঝারি
    • No threshold
  8. 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