Quiz dotyczący rozpoznawania słów kluczowych i pobudzania słów

Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.

1. Jakie jest główne zadanie detektora słów budzących?
   • Aby wykryć, kiedy została wypowiedziana określona fraza wyzwalająca
   • Transkrypcja każdego słowa wypowiedzianego przez użytkownika na tekst
   • Aby przetłumaczyć mowę na inny język
   • Aby skompresować dźwięk do przechowywania w chmurze
2. Dlaczego wiele inteligentnych głośników wykorzystuje dwustopniową konstrukcję wykrywania?
   • Aby obsługiwać dwa różne języki jednocześnie
   • Aby chip o niskim poborze mocy przeprowadził wstępną kontrolę, zanim większy model potwierdzi, oszczędzając baterię
   • Aby nagrać dwie kopie dźwięku w celu utworzenia kopii zapasowej
   • Aby jednocześnie uruchomić dwóch oddzielnych asystentów głosowych
3. Co oznacza „fałszywa akceptacja” w wykrywaniu słów budzących?
   • Urządzenie ignoruje prawidłowo wypowiedzianą frazę wyzwalającą
   • Urządzenie błędnie słyszy jedno słowo w zdaniu
   • Urządzenie budzi się, mimo że nikt nie wypowiedział frazy wyzwalającej
   • Urządzenie nie łączy się z Internetem
4. W jaki sposób, mniej więcej, przygotowywany jest przychodzący dźwięk, zanim zostanie wykryty przez sieć neuronową?
   • Najpierw jest zapisywany jako pełnowymiarowy plik MP3
   • Jest konwertowany bezpośrednio na zdania pisane
   • Jest wysyłany w niezmienionej postaci do zdalnego serwera w celu analizy
   • Jest on pocięty na krótkie, nakładające się klatki i przekształcany w elementy akustyczne, takie jak MFCC lub energie mel
5. What trade-off can raising a wake-word detector’s activation threshold create?
   • Fewer false accepts but potentially more false rejects or delayed detections
   • More false accepts and guaranteed zero false rejects
   • No change in either error rate under any audio condition
   • A guarantee that every user’s phrase is recognized
6. What result did Hello Edge report for its depthwise separable CNN on the Google Speech Commands evaluation?
   • 100% accuracy on all languages and devices
   • 95.4% accuracy, about 10% higher than a DNN with a similar parameter count
   • 95.4% lower memory use than every competing model
   • A 10% guaranteed battery-life increase for every microcontroller
7. What does a false reject mean in wake-word detection?
   • The detector activates without the wake word
   • The microphone records silence correctly
   • The user says the wake word but the detector does not activate
   • A speaker is assigned the wrong identity
8. Why may a wake-word system use a compact model on-device?
   • It guarantees zero false accepts
   • It replaces all speech recognition
   • It makes the wake phrase unnecessary
   • It can reduce dependence on network access and support low-power always-on detection