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Questionário de Vocoder Generativo MelGAN

Entenda como o MelGAN mapeia espectrogramas mel para formas de onda, usa upsampling convolucional e treina discriminadores em múltiplas escalas.

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Pergunta 1 de 8

Que entrada o MelGAN converte em uma forma de onda de áudio bruta?

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As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

  1. Que entrada o MelGAN converte em uma forma de onda de áudio bruta?
    • Um espectrograma mel
    • Caracteres de texto bruto
    • Um arquivo MIDI
    • Uma rede de fonemas
  2. Por que o MelGAN é muito mais rápido que o WaveNet na inferência?
    • Ele usa uma taxa de amostragem menor
    • É não autorregressivo e gera áudio em uma passagem paralela
    • Funciona apenas em TPUs
    • Ele pula as bandas de alta frequência
  3. Que design discriminador distinto o MelGAN introduziu?
    • Um único discriminador global
    • Um discriminador baseado em transformador
    • Um discriminador multiescala operando em áudio em diversas resoluções
    • Nenhum discriminador
  4. Qual perda ajuda a estabilizar o treinamento adversário do MelGAN?
    • Entropia cruzada em tokens de texto
    • Perda média de pontuação de opinião
    • Perda de margem tripla
    • Perda de correspondência de recursos entre ativações do discriminador
  5. Como o gerador MelGAN aumenta seu campo receptivo?
    • Usando convoluções dilatadas em blocos residuais
    • Adicionando camadas LSTM recorrentes
    • Usando a atenção durante todo o clipe
    • Ao empilhar camadas de pooling
  6. What subjective evaluation measure did the MelGAN paper report?
    • Word error rate (WER)
    • Mean Opinion Score (MOS)
    • Pontuação BLEU
    • Peak signal-to-noise ratio (PSNR) only
  7. What do MelGAN’s transposed convolutions do in the generator?
    • Convert the waveform back into text
    • Choose the phonemes in the input sentence
    • Upsample the mel-spectrogram representation toward the audio waveform rate
    • Reduce the number of audio samples to zero
  8. Which audio domains did the MelGAN paper use to illustrate the generality of its techniques?
    • Machine translation, image captions, and video subtitling
    • Only speech recognition and speaker identification
    • Text summarization, code generation, and image classification
    • Speech synthesis, music-domain translation, and unconditional music synthesis