가이드 연계 퀴즈 · 중간 레벨

감정적 음성 합성 퀴즈

감정적 언어 제어, 원자가 및 각성, 참조 기반 전송, 데이터 제한 및 동의 문제를 검토합니다. 그리고 안전한 사용

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질문 1 의 8

감정적 음성 합성은 생성된 오디오의 어떤 측면을 주로 변경합니까?

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퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

  1. 감정적 음성 합성은 생성된 오디오의 어떤 측면을 주로 변경합니까?
    • 음조, 속도, 음성 품질 등 단어가 전달되는 방식
    • 문자 그대로 말하는 단어
    • 오디오의 파일 형식
    • 텍스트의 언어
  2. In Russell’s circumplex model of affect, what do valence and arousal represent?
    • Speaker identity and loudness
    • Pleasantness and activation
    • Speech rate and pause duration
    • Articulation and pitch range
  3. What acoustic pattern did one study observe in an actress’s deliberately portrayed sad speech?
    • Higher RMS energy and fewer pauses
    • No change in any acoustic measure
    • Lower median RMS energy and more inter-word silence
    • A fixed pitch identical to neutral speech
  4. 범주형 감정 모델은 일반적으로 어떤 감정을 사용할지 합성기에 어떻게 알려줍니까?
    • 입력 텍스트를 이모티콘으로 다시 작성하여
    • 오디오가 생성된 후 오디오 속도를 늦춤
    • 마이크 설정을 변경하여
    • 선택한 감정 레이블에 대해 학습된 임베딩을 제공하여
  5. What difficulty did a controllable emotion-transfer paper identify when using reference audio?
    • Selecting a reference that conveys the desired emotion strength
    • Choosing a file format that contains no audio
    • Converting every label into a speaker name
    • Ensuring that all emotion categories use identical pitch
  6. For covered providers generating synthetic audio, what transparency measure does Article 50 require?
    • Publishing the source code of every model
    • Marking outputs in a machine-readable and detectable format as artificially generated or manipulated
    • Obtaining an emotion label from each listener
    • Replacing all audio with text captions
  7. In reference-based emotion transfer, what information can an emotion embedding carry?
    • A speaker’s written transcript only
    • A guarantee about the listener’s emotional response
    • A learned representation of affective style from the reference speech
    • A replacement for the acoustic waveform
  8. What is one goal of cross-speaker emotion disentanglement?
    • Change every word while preserving pitch only
    • Copy the reference speaker’s identity exactly
    • Remove all variation from the generated voice
    • Transfer emotional expression while retaining the target speaker’s identity