가이드 연계 퀴즈 · 중간 레벨

FastPitch 피치 제어 가능 TTS 퀴즈

FastPitch가 기본 주파수 윤곽을 예측하고, 추론 시 피치를 편집하고, 멜 프레임을 병렬로 합성하는 방법을 알아보세요.

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질문 1 의 8

FastPitch는 각 입력 토큰에 대해 어떤 추가 신호를 명시적으로 예측합니까?

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퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

  1. FastPitch는 각 입력 토큰에 대해 어떤 추가 신호를 명시적으로 예측합니까?
    • 피치(기본 주파수)
    • 화자의 성별
    • 배경 소음 수준
    • 언어 ID
  2. FastPitch는 어떻게 멜 스펙트로그램을 그렇게 빨리 생성합니까?
    • 한 번에 하나의 샘플씩 오디오 스트리밍
    • 단일 병렬 순방향 패스에서 비자동회귀 방식으로
    • 기록된 데이터베이스에서 복사하여
    • 단일 CPU 코어에서만 실행
  3. How can a user change the intonation contour in FastPitch output without retraining?
    • 음소를 삭제하여
    • 무작위 시드만 변경하여
    • 예측된 피치 값의 크기를 조정하거나 편집하여
    • 샘플링 속도를 낮추면
  4. 훈련 중에 토큰별로 피치 목표가 어떻게 할당되나요?
    • 임의의 값
    • 오디오의 최대 진폭
    • 첫 번째 프레임의 값만
    • 토큰 기간 동안의 평균 기본 빈도
  5. What synthesis throughput did the FastPitch paper report for a typical utterance?
    • Over 900× real time for mel-spectrogram synthesis in the reported setup
    • About one second of audio per hour
    • Exactly 2× real time for waveform output
    • No measurement of synthesis speed
  6. 토큰별 피치 제어가 직관적이지만 거칠다고 설명되는 이유는 무엇입니까?
    • 오디오 샘플당 피치를 예측합니다.
    • 프레임당이 아닌 기호당 하나의 피치 값을 예측합니다.
    • 피치를 완전히 무시합니다.
    • 하나의 스피커에서만 작동합니다.
  7. Which earlier parallel TTS architecture is FastPitch based on?
    • 타코트론 2
    • WavLM
    • FastSpeech
    • HiFi-GAN
  8. Besides pitch, what token-level signal helps FastPitch align text with output frames?
    • Speaker gender
    • Background noise level
    • Language identity only
    • Predicted token duration