가이드 연계 퀴즈 · 중간 레벨

음성 퀴즈를 위한 텍스트 정규화

음성 텍스트 정규화 테스트: 숫자 및 기호 확장, 토큰 분류, 컨텍스트 해결, 규칙 또는 신경 모델 사용.

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질문 1 의 8

음성에 대한 텍스트 정규화는 주로 무엇을 수행합니까?

모든 질문 미리보기8 질문

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

  1. 음성에 대한 텍스트 정규화는 주로 무엇을 수행합니까?
    • 작성된 텍스트를 완전히 음성으로 다시 작성합니다.
    • 오디오 파일을 압축합니다.
    • 텍스트를 다른 언어로 번역합니다.
    • 말하는 사람의 감정을 감지합니다.
  2. 좋은 시스템은 어떻게 음성에 대한 '$5'를 정규화해야 합니까?
    • '달러 5'
    • '5달러'
    • 'S 파이브'
    • '퍼센트 5'
  3. 'Dr.'과 같은 토큰을 정규화하는 이유는 무엇입니까? 아니면 'IV'가 까다롭나요?
    • 이 토큰은 항상 같은 방식으로 발음됩니다.
    • 문자가 포함되어 있지 않습니다.
    • 올바른 확장은 상황에 따라 다릅니다.
    • 수학에서만 사용됩니다
  4. What data did the cited neural text-normalization study use to evaluate its models?
    • Unlabeled phone audio only
    • Medical records annotated by clinicians
    • A small set of manually written code snippets
    • English and Russian Wikipedia sentences verbalized by Google TTS’s Kestrel system
  5. What safeguard against unrecoverable errors does the cited neural text-normalization paper discuss?
    • WFST-based covering grammars
    • Removing the reference transcript
    • Replacing all token classes with a speech waveform
    • Using image segmentation at inference
  6. 고전적인 정규화에서 토큰에 '기호 클래스'를 할당하는 역할은 무엇입니까?
    • 화자의 목소리를 선택합니다.
    • 올바른 언어 표현이 적용되도록 토큰(예: 날짜, 돈, 측정값)에 라벨을 지정합니다.
    • 텍스트를 압축합니다.
    • 모든 구두점을 제거합니다.
  7. In the Kestrel TTS normalization system, what follows tokenization and classification?
    • A speaker diarization pass labels voices
    • A vocoder renders the waveform
    • A verbalization stage applies grammars to turn classified tokens into spoken forms
    • An image model recognizes the page layout
  8. Why can English and Russian text require different normalization grammars?
    • Every language uses identical number and date formats
    • Language has no effect on spoken forms
    • Russian text cannot be normalized for speech
    • Written conventions and verbalization rules vary by language