Cuestionario vinculado a una guía · Medio Nivel

Prueba de estimación del tono CREPE

Pruebe cómo CREPE estima el tono a partir de cuadros de forma de onda, representa contenedores de tono y maneja grabaciones de audio monofónicas ruidosas.

Rutas de guía relacionadasEstimación del tono del crepé
Pregunta 1 de 8

¿Qué estima CREPE a partir de una señal de audio?

Vista previa de cada pregunta8 preguntas

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

  1. ¿Qué estima CREPE a partir de una señal de audio?
    • La frecuencia fundamental (tono)
    • La envolvente de sonoridad
    • El tempo en BPM
    • La marca del instrumento.
  2. ¿CREPE está diseñado principalmente para qué tipo de audio?
    • Mezclas orquestales completas
    • Audio monofónico (de una sola nota)
    • Grabaciones de campo estéreo
    • Solo podcasts comprimidos
  3. ¿Cómo encuadra CREPE internamente la tarea de estimación del tono?
    • Como regresión de un solo número.
    • Como agrupación de formas de onda.
    • Como clasificación en muchos contenedores de brea
    • Como aprendizaje por refuerzo
  4. ¿Qué toma CREPE como insumo directo?
    • Una imagen de espectrograma
    • Un archivo MIDI
    • Funciones de autocorrelación hechas a mano
    • Cuadros de audio sin formato en el dominio del tiempo
  5. ¿Aproximadamente a qué distancia están los contenedores de brea de CREPE?
    • 20 centavos
    • 1 semitono
    • 1 octava
    • 100Hz
  6. What did the CREPE paper report about performance against pYIN?
    • CREPE was proven more accurate on every audio signal
    • CREPE performed equally or better in the evaluated settings, including tests of noise robustness
    • CREPE requires no training data
    • CREPE only works on clean speech
  7. How many waveform samples does an original CREPE frame contain?
    • 360 samples
    • 128 samples
    • 1,024 samples
    • 16,000 samples
  8. How does CREPE refine a frequency estimate around the strongest pitch bin?
    • By averaging every bin equally across the full range
    • By selecting the lowest activation
    • By mapping only to the nearest semitone label
    • By taking a local weighted average of nearby activations