음향 반향 제거 퀴즈

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. 음향 반향 제거는 주로 어떤 문제를 해결합니까?
   • 스피커 소리가 마이크에 포착되어 상대방에게 다시 전송되는 것을 중지합니다.
   • 대역폭을 절약하기 위해 오디오 파일 압축
   • 음성을 다른 언어로 번역
   • 조용한 스피커의 볼륨 높이기
2. AEC 시스템은 에코를 예측하기 위해 어떤 '참조' 신호에 의존합니까?
   • 근거리 스피커의 마이크 입력
   • 스피커에서 재생되는 원단 신호
   • 사전 녹음된 방 템플릿
   • 배경 소음 수준
3. AEC에서 매우 어렵고 적응형 필터가 오작동할 수 있는 시나리오는 무엇입니까?
   • 양쪽 끝에서 완전한 침묵
   • 천천히 말하는 한 사람
   • 더블 토크(Double Talk), 두 당사자가 동시에 말하는 경우
   • 아무도 말을 하지 않고 음악을 틀어
4. 클래식 AEC의 적응 필터는 실제로 무엇을 추정하려고 합니까?
   • 화자의 감정적 어조
   • Wi-Fi 신호 강도
   • 사용 중인 압축 코덱
   • 실내 스피커에서 마이크까지의 음향 경로(충동 응답)
5. 기존 AEC 필터 위에 신경망이 점점 더 추가되는 이유는 무엇입니까?
   • 선형 필터가 놓치는 비선형 왜곡 및 잔류 반향을 처리하기 위해
   • 통화료를 더 비싸게 하려면
   • 마이크 하드웨어를 교체하려면
   • 정확성을 위해 처리 속도를 늦추려면
6. 기존 에코 제거와 일반적으로 관련된 적응형 알고리즘은 무엇입니까?
   • RSA 암호화
   • 정규화된 최소 평균 제곱(NLMS)
   • JPEG 압축
   • Dijkstra의 알고리즘
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