Quiz połączony z przewodnikiem · Średni Poziom

Quiz dotyczący szacowania składu CREPE

Sprawdź, jak CREPE szacuje wysokość tonu na podstawie klatek przebiegu, reprezentuje pojemniki wysokości dźwięku i radzi sobie z zaszumionymi monofonicznymi nagraniami audio.

Powiązane ścieżki prowadząceOszacowanie skoku krepy
Pytanie 1 z 8

Co CREPE szacuje na podstawie sygnału audio?

Podgląd każdego pytania8 pytania

Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.

  1. Co CREPE szacuje na podstawie sygnału audio?
    • Częstotliwość podstawowa (skok)
    • Obwiednia głośności
    • Tempo w BPM
    • Marka instrumentu
  2. CREPE przeznaczony jest przede wszystkim do jakiego rodzaju dźwięku?
    • Pełne miksy orkiestrowe
    • Dźwięk monofoniczny (pojedyncza nuta).
    • Nagrania w terenie stereo
    • Tylko skompresowane podcasty
  3. W jaki sposób CREPE wewnętrznie formułuje zadanie oszacowania wysokości tonu?
    • Jako regresja pojedynczej liczby
    • Jako grupowanie przebiegów
    • Jako klasyfikacja w wielu pojemnikach na śmieci
    • Jako nauka przez wzmacnianie
  4. Co CREPE przyjmuje jako swój bezpośredni wkład?
    • Obraz spektrogramu
    • Plik MIDI
    • Ręcznie wykonane funkcje autokorelacji
    • Surowe klatki audio w dziedzinie czasu
  5. W jakiej przybliżonej odległości znajdują się pojemniki na śmieci firmy CREPE?
    • 20 centów
    • 1 półton
    • 1 oktawa
    • 100 Hz
  6. What did the CREPE paper report about performance against pYIN?
    • CREPE was proven more accurate on every audio signal
    • CREPE performed equally or better in the evaluated settings, including tests of noise robustness
    • CREPE requires no training data
    • CREPE only works on clean speech
  7. How many waveform samples does an original CREPE frame contain?
    • 360 samples
    • 128 samples
    • 1,024 samples
    • 16,000 samples
  8. How does CREPE refine a frequency estimate around the strongest pitch bin?
    • By averaging every bin equally across the full range
    • By selecting the lowest activation
    • By mapping only to the nearest semitone label
    • By taking a local weighted average of nearby activations