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Questionário do kit de ferramentas de reconhecimento de fala Kaldi

Revise o kit de ferramentas e o design do gráfico de decodificação de Kaldi, com autoria histórica, modelagem acústica, ferramentas FSA relacionadas, licenciamento e metadados do palestrante.

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Pergunta 1 de 8

Which programming language is used for Kaldi’s documented core implementation?

Visualize cada pergunta8 perguntas

As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

  1. Which programming language is used for Kaldi’s documented core implementation?
    • Java
    • Ferrugem
    • Python only
    • C++
  2. Que estrutura matemática Kaldi usa para combinar seu modelo acústico, léxico e modelo de linguagem em um gráfico de decodificação?
    • Redes neurais recorrentes
    • Máquinas de vetores de suporte
    • Transdutores ponderados de estado finito (WFSTs)
    • Árvores de Markov escondidas
  3. Who is listed first in the project’s recommended 2011 Kaldi toolkit paper citation?
    • Geoffrey Hinton
    • Daniel Povey
    • Yann LeCun
    • André Ng
  4. In a classic Kaldi GMM acoustic model, what do Gaussian mixtures model?
    • Acoustic likelihoods for speech states
    • Only the spelling of every output word
    • Only a file’s speaker-ID string
    • The application’s interface color
  5. Which related project describes FSA/FST algorithms with differentiation and PyTorch compatibility?
    • A universal replacement requirement for every Kaldi recipe
    • Only the original HTK text formatter
    • k2
    • An image-compression file format
  6. O que o 'L' representa no gráfico de decodificação HCLG de Kaldi?
    • A normalização do volume
    • O modelo de linguagem
    • A função de perda
    • O léxico de pronúncia
  7. Which license does the official Kaldi project documentation list?
    • Apache License version 2.0
    • A proprietary-only research license
    • An exclusive GPL version 3 requirement
    • No license terms of any kind
  8. What association is recorded by a Kaldi data-directory utt2spk row?
    • A word mapped to its pronunciation phones
    • An utterance identifier mapped to a speaker identifier
    • A decoding state mapped to a language-model probability
    • A feature matrix mapped only to its pixel dimensions