Prueba de recuperación de información musical

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

1. ¿Cuáles son las funciones cromáticas que se utilizan principalmente para capturar en MIR?
   • Contenido armónico y de clase de tono.
   • Grabación del volumen a lo largo del tiempo
   • Relación de compresión de archivos
   • La identidad del cantante.
2. ¿Qué transformación suele ser el primer paso para convertir el audio en una representación de tiempo-frecuencia?
   • La transformada discreta del coseno de los píxeles.
   • La transformada de Fourier de corto plazo
   • Una transformada de Laplace
   • Un hash de paquete wavelet
3. ¿En qué se basa una aplicación como Shazam para identificar una canción?
   • Leer la letra de la canción en voz alta.
   • El usuario escribiendo el nombre del artista.
   • Huellas digitales de audio comparadas con una base de datos
   • Ubicación GPS del lugar
4. ¿Qué conferencia anual está más asociada con la investigación MIR?
   • SÍGRAFO
   • Sólo NeurIPS
   • E3
   • ISMIR
5. ¿Cuál es una ventaja clave de los modelos de audio autosupervisados en el MIR moderno?
   • Aprenden representaciones útiles de grandes colecciones de música sin etiquetar.
   • No requieren ninguna entrada de audio.
   • Eliminan la necesidad de cualquier cálculo.
   • Sólo trabajan en música clásica.
6. ¿Cuál de estas es una tarea MIR clásica?
   • Desfragmentar un disco duro
   • Seguimiento de ritmo y estimación de tempo
   • Cifrar el tráfico de red
   • Representar sombras 3D
7. What kind of musical information are MFCCs commonly used to represent in MIR?
   • The physical location where a recording was made
   • The listener's subscription renewal date
   • Timbre-related characteristics of the sound
   • The legal license assigned to a music file
8. Which metric does the guide name for evaluating beat-tracking performance?
   • BLEU score
   • Intersection over Union for bounding boxes
   • Perplexity
   • F-measure