Questionário sobre coeficientes cepstrais de frequência Mel

As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

1. A que se refere o 'mel' no MFCC?
   • O nome do inventor
   • Um tipo de camada de rede neural
   • Uma unidade de volume em decibéis
   • Uma escala de frequência perceptual que imita a audição humana
2. Qual transformação é aplicada por último para produzir os coeficientes cepstrais?
   • Transformada discreta de cosseno
   • Transformada de Fourier
   • Transformada wavelet
   • Transformada de Hilbert
3. Por que os MFCCs são relativamente robustos ao tom do orador?
   • Eles amplificam a frequência fundamental
   • O DCT separa a forma lenta do trato vocal dos harmônicos rápidos
   • Eles ignoram totalmente a amplitude
   • Eles convertem áudio em texto primeiro
4. Aproximadamente quantos coeficientes MFCC são normalmente mantidos por quadro?
   • Exatamente 100
   • Cerca de 1.000
   • Por volta das 13
   • Apenas 1
5. Por que o log é aplicado às energias da banda mel?
   • Para converter em texto
   • Para remover todo o ruído perfeitamente
   • Para aumentar a taxa de amostragem
   • Para aproximar como os humanos percebem o volume
6. Nos modernos sistemas de áudio de aprendizagem profunda, o que geralmente substitui os MFCCs artesanais?
   • Formas de onda brutas ou espectrogramas log-mel alimentados em front-ends aprendidos
   • Transcrições de texto simples
   • Somente a transformada de Fourier sem escala
   • Arquivos MIDI
7. What do the MFCCs summarize after the discrete cosine transform?
   • The original waveform sample by sample
   • A compact representation of the log mel-spectrum’s broad shape
   • The exact phase of every frequency component
   • The semantic meaning of a spoken sentence
8. What information is lost when a signal is summarized by a small set of MFCCs?
   • The recording’s entire duration
   • Every estimate of average loudness
   • Fine spectral detail and phase information
   • The existence of a time axis