Prueba de compresión de audio EnCodec

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

1. ¿Qué organización lanzó EnCodec?
   • Meta IA
   • OpenAI
   • Microsoft Investigación
   • NVIDIA
2. ¿Qué componente adicional agrega EnCodec para exprimir más compresión de sus tokens sin pérdidas?
   • Un inversor de espectrograma
   • Un modelo de entropía (lenguaje) basado en transformadores
   • Una puerta de ruido
   • Un segundo decodificador
3. A aproximadamente 6 kbps, se informó que la calidad de EnCodec era comparable a la de MP3, ¿a qué velocidad de bits aproximadamente?
   • 320 kbps
   • 16 kbps
   • 64 kbps
   • 8 kbps
4. ¿Qué problema soluciona el 'equilibrador' de EnCodec durante el entrenamiento?
   • Elimina el silencio de las grabaciones.
   • Convierte audio mono a estéreo.
   • Selecciona la frecuencia de muestreo.
   • Escala automáticamente los términos de pérdidas competitivos para que la capacitación se mantenga estable
5. ¿Qué método de cuantización central comparte EnCodec con SoundStream?
   • Cuantización del vector residual (RVQ)
   • k-significa agrupación únicamente
   • Codificación Huffman
   • Análisis de componentes principales
6. ¿Qué modelos generativos utilizan tokens EnCodec como representación de audio?
   • DALL-E y Midjourney
   • MusicGen y AudioGen
   • Susurro y Wav2Vec
   • Difusión e Imagen Estables
7. Which audio formats are described for EnCodec in its paper?
   • 8 kHz mono only
   • 44.1 kHz stereo only
   • 24 kHz monophonic audio and 48 kHz stereophonic audio
   • 96 kHz multichannel audio only
8. Which losses help EnCodec balance waveform reconstruction and perceptual sound quality?
   • Only a text-token cross-entropy loss
   • Only a speaker-classification loss
   • A reward-model loss without reconstruction
   • Time-domain and multi-scale spectrogram reconstruction losses with adversarial discriminators