ट्रांसफ़ॉर्मर्स क्विज़ के साथ संगीत टैगिंग

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

1. संगीत टैगिंग को मल्टी-लेबल समस्या क्यों माना जाता है?
   • क्योंकि एक ही ट्रैक एक साथ कई टैग ले जा सकता है
   • क्योंकि प्रत्येक गाने में बिल्कुल एक सही टैग होता है
   • क्योंकि टैग हमेशा संख्यात्मक होते हैं
   • क्योंकि प्रति कलाकार केवल एक ही शैली मौजूद है
2. In the Audio Spectrogram Transformer paper, what audio representation is split into patches?
   • A list of MIDI note names
   • एक लॉग-मेल स्पेक्ट्रोग्राम
   • A sequence of album-cover pixels
   • A transcription of the song’s lyrics
3. संगीत टैगिंग मॉडल एक सॉफ्टमैक्स के बजाय प्रति टैग एक सिग्मॉइड आउटपुट का उपयोग क्यों करते हैं?
   • सिग्मोइड्स गणना करने में तेज़ होते हैं
   • सॉफ़्टमैक्स ऑडियो पर नहीं चल सकता
   • क्योंकि टैग एक साथ घटित हो सकते हैं और परस्पर अनन्य नहीं होते हैं
   • टैग की संख्या कम करने के लिए
4. एमईआरटी जैसे मॉडलों के लिए स्व-पर्यवेक्षित प्रीट्रेनिंग की क्या भूमिका है?
   • यह गानों को हाथ से लेबल करता है
   • यह ट्रैक से स्वर हटा देता है
   • यह केवल शास्त्रीय संगीत पर काम करता है
   • यह फाइन-ट्यूनिंग से पहले बिना लेबल वाले क्लिप से मजबूत ऑडियो प्रतिनिधित्व सीखता है
5. संगीत टैगर्स को फाइन-ट्यून और बेंचमार्क करने के लिए आमतौर पर किस डेटासेट का उपयोग किया जाता है?
   • मैग्नाटैगएट्यून
   • एमएनआईएसटी
   • इमेजनेट
   • दस्ता
6. CLAP-शैली मॉडल शून्य-शॉट संगीत टैगिंग को कैसे सक्षम करते हैं?
   • हर गाना याद करके
   • साझा एम्बेडिंग स्थान में ऑडियो और टेक्स्ट विवरणों को संरेखित करके
   • संगीत को छवियों में परिवर्तित करके
   • प्रत्येक संभावित टैग के लिए लेबल की आवश्यकता के द्वारा
7. Which metric can evaluate a music tagger’s ability to rank relevant tags highly?
   • शब्द त्रुटि दर
   • Peak signal-to-noise ratio
   • Mean average precision
   • BLEU score
8. What does the musicnn repository provide?
   • A text-only sentiment classifier
   • A digital audio workstation
   • A collection of manually composed MIDI scores
   • Pretrained convolutional neural networks for music audio tagging