वेवनेट प्रश्नोत्तरी

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

1. वेवनेट ऑडियो कैसे उत्पन्न करता है?
   • एक समय में एक कच्चा नमूना, पिछले नमूनों पर आधारित
   • किसी निश्चित लाइब्रेरी से क्लिप का चयन करके
   • स्पेक्ट्रोग्राम को सीधे टेक्स्ट में परिवर्तित करके
   • बिना किसी ऑर्डर के सभी नमूने एक साथ
2. वेवनेट में प्रमुख संकेंद्रित नवाचार क्या है?
   • अधिकतम पूलिंग परतें
   • विस्तारित कारण संवलन
   • केवल आवर्ती द्वार
   • पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें
3. How did the original WaveNet represent quantized waveform samples for prediction?
   • As a single continuous average for the entire clip
   • As speaker IDs only
   • As a categorical distribution over 256 µ-law-quantized values
   • As a sequence of image patches
4. मूल वेवनेट की एक बड़ी व्यावहारिक कमी क्या थी?
   • यह केवल मौन उत्पन्न कर सकता है
   • इसके लिए किसी प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता नहीं थी
   • यह केवल छवियों पर काम करता था
   • अनुक्रमिक नमूने ने पीढ़ी को धीमा कर दिया
5. In the speech-synthesis experiments described in the WaveNet paper, what does the model generate?
   • Raw speech waveforms sample by sample, conditioned on linguistic features
   • A mel-spectrogram that is itself the final audio
   • Only phoneme labels without audio
   • A MIDI score
6. वेवनेट की शुरुआत किस संगठन ने की?
   • नासा
   • DeepMind
   • OpenAI
   • Adobe
7. What does causal convolution prevent in WaveNet?
   • Using preceding samples as context
   • Generating any audio waveform
   • Using future audio samples to predict the current sample
   • Conditioning on text or speaker features
8. What activation structure does the original WaveNet use in its gated convolutional layers?
   • A ReLU output concatenated with image patches
   • A softmax over speakers only
   • A linear layer without nonlinearities
   • A tanh-filter output multiplied elementwise by a sigmoid gate