Kuis terkait panduan · Sedang Tingkat

Kuis Pembatalan Gema Akustik

Tinjau bagaimana pembatalan gema menggunakan audio referensi jarak jauh, filter adaptif, dan penekanan sisa saraf selama panggilan dan perubahan kondisi ruangan.

Jalur panduan terkaitPembatalan Gema Akustik
Pertanyaan 1 dari 8

Masalah apa yang terutama dipecahkan oleh pembatalan gema akustik?

Pratinjau setiap pertanyaan8 pertanyaan

Jawaban dan penjelasan muncul saat Anda mengikuti kuis.

  1. Masalah apa yang terutama dipecahkan oleh pembatalan gema akustik?
    • Menghentikan suara speaker agar tidak ditangkap oleh mikrofon dan dikirim kembali ke ujung jauh
    • Mengompresi file audio untuk menghemat bandwidth
    • Menerjemahkan ucapan ke bahasa lain
    • Meningkatkan volume speaker senyap
  2. Sinyal 'referensi' apa yang diandalkan oleh sistem AEC untuk memprediksi gema?
    • Input mikrofon speaker jarak dekat
    • Sinyal ujung jauh diputar dari speaker
    • Templat ruangan yang sudah direkam sebelumnya
    • Tingkat kebisingan latar belakang
  3. Skenario mana yang sangat sulit bagi MEA dan dapat menyebabkan filter adaptif tidak berfungsi?
    • Keheningan total di kedua ujungnya
    • Seseorang berbicara perlahan
    • Double-talk, ketika kedua belah pihak berbicara secara bersamaan
    • Memutar musik tanpa ada yang berbicara
  4. Apa yang sebenarnya coba diperkirakan oleh filter adaptif dalam AEC klasik?
    • Nada emosional pembicara
    • Kekuatan sinyal Wi-Fi
    • Codec kompresi yang digunakan
    • Jalur akustik (respons impuls) dari speaker ke mikrofon di dalam ruangan
  5. Mengapa jaringan neural semakin banyak ditambahkan selain filter AEC klasik?
    • Untuk menangani distorsi nonlinier dan gema sisa yang terlewatkan oleh filter linier
    • Untuk membuat panggilan lebih mahal
    • Untuk mengganti perangkat keras mikrofon
    • Untuk memperlambat pemrosesan demi akurasi
  6. Algoritme adaptif manakah yang umumnya dikaitkan dengan pembatalan gema tradisional?
    • Enkripsi RSA
    • Kuadrat Rata-Rata Terkecil yang Dinormalisasi (NLMS)
    • Kompresi JPEG
    • Algoritma Dijkstra
  7. Why must an adaptive echo-path filter keep updating during a call?
    • The far-end reference changes its language every second
    • The microphone stops recording whenever a door opens
    • Room acoustics can change when people or objects move, changing the path from speaker to microphone
    • A fixed filter automatically learns new room conditions without updates
  8. What kinds of recordings are included in Microsoft's AEC Challenge datasets?
    • Only music recorded in anechoic chambers
    • Only far-end speech with no microphone signal
    • Only speech with no echo or near-end speaker
    • Single-talk and double-talk recordings from real devices and speakers, plus synthetic data