Quiz dotyczący automatycznej transkrypcji muzyki

Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.

1. Co przede wszystkim generuje automatyczna transkrypcja muzyki?
   • Symboliczna reprezentacja, taka jak MIDI lub nuty
   • Głośniejsza, zremasterowana wersja dźwięku
   • Tekstowy opis nastroju utworu
   • Skompresowany plik audio
2. Dlaczego transkrypcja muzyki polifonicznej jest szczególnie trudna?
   • Pliki audio są za duże
   • Nakładające się nuty dzielą i rozmywają harmoniczne w widmie
   • Mikrofony nie mogą nagrywać więcej niż jednej nuty
   • Muzyka polifoniczna jest zawsze za cicha
3. Co było godnego uwagi w modelu Początków i Ramek Google?
   • Wygenerował nowe utwory od zera
   • Działało tylko na słowo mówione
   • Oddzieliło to wykrywanie początku od wykrywania wysokości tonu na poziomie ramki
   • Usunął szum tła z nagrań
4. Dlaczego transformacja Constant-Q jest przydatna w muzyce?
   • Automatycznie usuwa ciche sekcje
   • Konwertuje dźwięk stereo na mono
   • Przyspiesza dźwięk
   • Jego przedziały częstotliwości są rozmieszczone w odstępach logarytmicznych, odpowiadających odstępom wysokości tonów muzycznych
5. Do czego odnosi się „początek” w transkrypcji?
   • Dokładny moment rozpoczęcia notatki
   • Koniec piosenki
   • Głośność nagrania
   • Tempo utworu
6. Który model jest znany z transkrypcji wielu instrumentów jednocześnie?
   • JPG
   • MT3
   • Baza BERT
   • Sieć WaveNet
7. What information does a symbolic MIDI note event typically encode?
   • Only the waveform’s microphone brand
   • A compressed audio bitrate and codec license
   • Pitch and timing such as onset and duration
   • The listener’s preferred musical genre
8. What makes MT3 a multitrack transcription system?
   • It converts every instrument to a single speech transcript
   • It only estimates the global BPM
   • It identifies songs from short audio fingerprints
   • It predicts note events across multiple instrument parts