Prueba de subtítulos de audio

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

1. ¿En qué se diferencian los subtítulos de audio del reconocimiento automático de voz?
   • Solo funciona en silencio
   • Es más lento pero idéntico en salida.
   • Describe la escena acústica general en lugar de transcribir palabras habladas.
   • Convierte texto en audio.
2. Which published datasets supply general-audio descriptions for captioning in this guide?
   • MNIST and CIFAR only
   • Cloto y AudioCaps
   • A mandatory bank-transaction table
   • Only a raw network-password list
3. What architecture does the cited original Clotho baseline use to produce caption words from audio features?
   • Only a fixed filename lookup
   • Only a volume meter with no text output
   • Only an unchanged grammar rule list
   • An encoder-decoder scheme with attention
4. ¿Por qué los subtítulos de audio son valiosos para la accesibilidad?
   • Describe sonidos ajenos al habla para usuarios sordos y con problemas de audición.
   • Aumenta el volumen del audio.
   • Elimina el ruido de fondo.
   • Cifra el audio
5. Which reference-comparison metric does the Clotho paper use among its caption evaluations?
   • RGB color values
   • sidra
   • Audio sample rate alone
   • Only a decibel reading
6. ¿Cuál es el principal desafío actual en los subtítulos de audio?
   • Los archivos de audio son demasiado pequeños para procesarlos
   • No hay conjuntos de datos disponibles
   • Los subtítulos solo pueden tener una palabra
   • Producir descripciones que sean precisas y eviten detalles alucinantes.
7. How many reference captions per audio file does the original Clotho paper report?
   • Cinco
   • uno
   • Fifteen
   • cien
8. How many log-mel-band features form each input frame in the original Clotho baseline described in the paper?
   • 8
   • 20
   • 64
   • 256