Cuestionario vinculado a una guía · Medio Nivel

Prueba de habla Moshi Full-Duplex

Comprueba las transmisiones de audio full-duplex de Moshi, el códec Mimi, el diseño directo de voz a voz, el objetivo de latencia y el método de monólogo interno.

Rutas de guía relacionadasDiscurso completo y dúplex de Moshi
Pregunta 1 de 8

¿Qué significa "full-duplex" en el contexto de Moshi?

Vista previa de cada pregunta8 preguntas

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

  1. ¿Qué significa "full-duplex" en el contexto de Moshi?
    • Puede escuchar y hablar al mismo tiempo.
    • Solo funciona en dos idiomas.
    • Necesita dos micrófonos
    • Duplica el volumen del audio.
  2. ¿Qué organización liberó a Moshi?
    • OpenAI
    • kyutai
    • Google Mente Profunda
    • Meta
  3. ¿Qué es Mimi en el sistema Moshi?
    • un motor de búsqueda
    • Un renderizador de gráficos
    • Un códec de audio neuronal que convierte la voz en tokens discretos
    • Una API de traducción de texto
  4. ¿En qué se diferencia Moshi de un asistente de voz tradicional?
    • Solo genera texto
    • No requiere ningún modelo
    • Solo funciona sin conexión y sin IA.
    • Procesa audio directamente en lugar de encadenar STT, LLM y TTS.
  5. ¿Aproximadamente a qué latencia conversacional se dirige Moshi?
    • Alrededor de 160-200 milisegundos
    • Aproximadamente 2-3 segundos
    • unos 10 segundos
    • exactamente 1 minuto
  6. ¿Cuál es el propósito del método del 'Monólogo Interior' de Moshi?
    • Para ocultar la conversación a los usuarios
    • Predecir el texto antes que el audio, mejorando la calidad lingüística
    • Para traducir todo al francés.
    • Para comprimir vídeo
  7. Mimi encodes audio at 12.5 discrete frames per second. About how far apart are consecutive frames?
    • About 8 milliseconds
    • About 800 milliseconds
    • About 80 milliseconds
    • Aproximadamente 1 segundo
  8. Which two synchronized streams does Moshi model in parallel?
    • Two unrelated text transcripts
    • The user’s video and the system’s screen
    • Two copies of the same language-model weights
    • The user’s incoming audio and the system’s own outgoing audio