Kuis Model Audio Generatif Kulit Kayu

Jawaban dan penjelasan muncul saat Anda mengikuti kuis.

1. Apa yang membuat Bark berbeda dari mesin text-to-speech tradisional?
   • Hal ini dapat menghasilkan suara nonverbal seperti tawa dan musik, bukan hanya ucapan
   • Ini hanya menghasilkan ucapan robotik yang bersih
   • Ini memerlukan sampel suara yang direkam untuk setiap keluaran
   • Ini mengubah audio menjadi teks
2. Siapa yang merilis model Bark?
   • OpenAI
   • Suno
   • Google Pikiran Dalam
   • Meta
3. Bagaimana cara Bark menghasilkan audio secara mendasar?
   • Dengan menyatukan fonem-fonem yang telah direkam sebelumnya
   • Dengan menerapkan filter ke rekaman referensi
   • Dengan memprediksi token audio diskrit secara otomatis seperti model bahasa
   • Dengan merender catatan MIDI
4. Kodek saraf apa yang digunakan Bark untuk mengubah token menjadi bentuk gelombang?
   • MP3
   • FLAC
   • GelombangNet
   • EnCodec Meta
5. Mengapa perintah Bark yang sama dapat memberikan hasil yang berbeda setiap kali?
   • Pembuatannya bersifat probabilistik, jadi setiap proses mengambil sampel urutan yang berbeda
   • Ini menyimpan output secara acak
   • Itu selalu kesalahan pada permintaan berulang
   • Hal ini tergantung pada waktu hari itu
6. Apa kelemahan Bark dibandingkan dengan sistem TTS khusus?
   • Ia tidak dapat berbicara dalam bahasa apa pun
   • Ini dapat berhalusinasi suara tambahan dan kurang dapat dikontrol
   • Ini hanya berfungsi offline
   • Ini menghasilkan audio senyap
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