बार्क जनरेटिव ऑडियो मॉडल क्विज़

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. बार्क को पारंपरिक टेक्स्ट-टू-स्पीच इंजन से क्या अलग बनाता है?
   • यह केवल भाषण ही नहीं, बल्कि हँसी और संगीत जैसी अशाब्दिक ध्वनियाँ भी उत्पन्न कर सकता है
   • यह केवल स्वच्छ रोबोटिक भाषण आउटपुट करता है
   • इसमें प्रत्येक आउटपुट के लिए रिकॉर्ड किए गए ध्वनि नमूने की आवश्यकता होती है
   • यह ऑडियो को टेक्स्ट में परिवर्तित करता है
2. बार्क मॉडल किसने जारी किया?
   • OpenAI
   • Suno
   • Google डीपमाइंड
   • Meta
3. बार्क मौलिक रूप से ऑडियो कैसे उत्पन्न करता है?
   • पहले से रिकॉर्ड किए गए स्वरों को एक साथ जोड़कर
   • किसी संदर्भ रिकॉर्डिंग में फ़िल्टर लागू करके
   • एक भाषा मॉडल की तरह स्वतः प्रतिगामी रूप से असतत ऑडियो टोकन की भविष्यवाणी करके
   • MIDI नोट्स प्रस्तुत करके
4. टोकन को तरंगरूप में बदलने के लिए बार्क किस तंत्रिका कोडेक का उपयोग करता है?
   • एमपी3
   • एफएलएसी
   • वेवनेट
   • Meta का एनकोडेक
5. एक ही बार्क प्रॉम्प्ट हर बार अलग-अलग परिणाम क्यों दे सकता है?
   • पीढ़ी संभाव्य है, इसलिए प्रत्येक रन एक अलग अनुक्रम का नमूना लेता है
   • यह आउटपुट को यादृच्छिक रूप से कैश करता है
   • बार-बार संकेत देने पर यह हमेशा त्रुटि करता है
   • यह दिन के समय पर निर्भर करता है
6. समर्पित टीटीएस सिस्टम की तुलना में बार्क की ज्ञात कमी क्या है?
   • यह कोई भी भाषा नहीं बोल सकता
   • यह अतिरिक्त ध्वनियों को मतिभ्रम कर सकता है और कम नियंत्रणीय है
   • यह केवल ऑफ़लाइन काम करता है
   • यह मूक ऑडियो उत्पन्न करता है
7. What does Bark’s semantic-to-coarse stage produce?
   • A transcript of the generated waveform
   • A mel-spectrogram with no audio tokens
   • The first two EnCodec audio codebooks
   • An image embedding
8. How can a Bark prompt request a nonverbal event such as laughter?
   • Add an image mask to the audio tokens
   • Train a new EnCodec model for every cue
   • Convert the cue to a CSV file
   • Include a cue such as [laughs] in the text prompt