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Questionário de cancelamento de eco acústico

Revise como os canceladores de eco usam áudio de referência de extremidade remota, filtros adaptativos e supressão residual neural durante chamadas e mudanças nas condições da sala.

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Pergunta 1 de 8

Qual problema o cancelamento de eco acústico resolve principalmente?

Visualize cada pergunta8 perguntas

As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

  1. Qual problema o cancelamento de eco acústico resolve principalmente?
    • Impedir que o som de um alto-falante seja captado pelo microfone e enviado de volta para o outro extremo
    • Compactando arquivos de áudio para economizar largura de banda
    • Traduzindo a fala para outro idioma
    • Aumentando o volume de alto-falantes silenciosos
  2. Em qual sinal de 'referência' um sistema AEC se baseia para prever o eco?
    • A entrada de microfone do alto-falante local
    • O sinal do extremo remoto sendo reproduzido no alto-falante
    • Um modelo de sala pré-gravado
    • Níveis de ruído de fundo
  3. Qual cenário é notoriamente difícil para AEC e pode fazer com que um filtro adaptativo se comporte mal?
    • Silêncio completo em ambas as extremidades
    • Uma única pessoa falando devagar
    • Conversa dupla, quando ambas as partes falam simultaneamente
    • Tocando música sem ninguém falando
  4. O que o filtro adaptativo no AEC clássico realmente tenta estimar?
    • O tom emocional do orador
    • A intensidade do sinal Wi-Fi
    • O codec de compactação que está sendo usado
    • O caminho acústico (resposta ao impulso) do alto-falante ao microfone na sala
  5. Por que as redes neurais são cada vez mais adicionadas aos filtros AEC clássicos?
    • Para lidar com distorção não linear e eco residual que os filtros lineares não percebem
    • Para tornar as ligações mais caras
    • Para substituir o hardware do microfone
    • Para desacelerar o processamento para obter precisão
  6. Qual algoritmo adaptativo é comumente associado ao cancelamento de eco tradicional?
    • Criptografia RSA
    • Quadrados Mínimos Médios Normalizados (NLMS)
    • Compressão JPEG
    • Algoritmo de Dijkstra
  7. Why must an adaptive echo-path filter keep updating during a call?
    • The far-end reference changes its language every second
    • The microphone stops recording whenever a door opens
    • Room acoustics can change when people or objects move, changing the path from speaker to microphone
    • A fixed filter automatically learns new room conditions without updates
  8. What kinds of recordings are included in Microsoft's AEC Challenge datasets?
    • Only music recorded in anechoic chambers
    • Only far-end speech with no microphone signal
    • Only speech with no echo or near-end speaker
    • Single-talk and double-talk recordings from real devices and speakers, plus synthetic data