Teste de identificação de palavras-chave e palavras de ativação

As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

1. Qual é a função principal de um detector de wake word?
   • Para detectar quando uma frase de gatilho específica foi falada
   • Para transcrever cada palavra que o usuário diz em texto
   • Para traduzir a fala para outro idioma
   • Para compactar áudio para armazenamento em nuvem
2. Por que muitos alto-falantes inteligentes usam um design de detecção de dois estágios?
   • Para oferecer suporte a dois idiomas diferentes ao mesmo tempo
   • Para permitir que um chip de baixo consumo faça uma verificação aproximada antes que um modelo maior confirme, economizando bateria
   • Para gravar duas cópias do áudio para backup
   • Para executar dois assistentes de voz separados simultaneamente
3. O que significa uma 'aceitação falsa' na detecção de palavras de ativação?
   • O dispositivo ignora uma frase de gatilho falada corretamente
   • O dispositivo interpreta mal uma palavra como outra em uma frase
   • O dispositivo acorda mesmo que ninguém tenha dito a frase de gatilho
   • O dispositivo não consegue se conectar à Internet
4. Aproximadamente como o áudio recebido é preparado antes que a rede neural o veja?
   • Ele é salvo primeiro como um arquivo MP3 completo
   • É convertido diretamente em frases escritas
   • Ele é enviado inalterado para um servidor remoto para análise
   • Ele é cortado em quadros curtos sobrepostos e transformado em recursos acústicos como MFCCs ou energias 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