가이드 연계 퀴즈 · 중간 레벨

속삭임 음성 인식 퀴즈

Whisper의 다국어 오디오-텍스트 디자인, 토큰 선택 작업, 광범위한 교육 범위가 보장하는 것과 보장하지 않는 것을 검토하세요.

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질문 1 의 8

Whisper는 대략 몇 시간의 오디오 교육을 받았나요?

모든 질문 미리보기8 질문

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

  1. Whisper는 대략 몇 시간의 오디오 교육을 받았나요?
    • 680,000시간
    • 6,800시간
    • 68,000시간
    • 680만 시간
  2. Whisper는 인코더 이전의 원시 오디오에서 어떤 중간 표현을 계산합니까?
    • 원시 파형 텐서
    • 로그멜 스펙트로그램
    • MFCC 델타 기능만 해당
    • 원-핫 음소 벡터
  3. 단일 Whisper 모델은 전사 및 번역과 같은 여러 작업을 어떻게 수행합니까?
    • 작업마다 다른 모델을 로드합니다.
    • 별도의 미세 조정된 헤드를 병렬로 실행합니다.
    • 특수 프롬프트 토큰은 디코딩 중 작업을 지정합니다.
    • 사용자가 스펙트로그램을 수동으로 편집합니다.
  4. Whisper는 어떤 전반적인 신경 아키텍처를 사용합니까?
    • 컨벌루션 전용 네트워크
    • 순환 LSTM 스택
    • 확산 모델
    • 트랜스포머 인코더-디코더
  5. Whisper가 이전 ASR 시스템에 비해 특히 강력하다고 간주되는 이유는 무엇입니까?
    • 다양하고 시끄러운 실제 웹 오디오에 대해 훈련되었습니다.
    • 스튜디오 클린 오디오에서만 작동합니다.
    • 머신러닝을 사용하지 않습니다.
    • 맞춤형 마이크가 필요합니다
  6. Whisper의 모델 가중치는 어떤 라이선스로 공개되었나요?
    • 독점, API 전용
    • MIT (오픈 소스)
    • 상업적 용도가 아닌 GPL
    • 크리에이티브 커먼즈 비파생물
  7. Approximately how long is each audio segment Whisper converts to a log-Mel spectrogram?
    • 3 seconds
    • 3 minutes
    • 30 seconds
    • 30 minutes
  8. What does Whisper’s English-translation task produce from non-English speech?
    • A translated recording in the speaker’s voice
    • Only a transcript in the original language
    • A list of detected speakers
    • An English text translation