Teste de fala NVIDIA Riva e NeMo

As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

1. Qual é a principal distinção entre NeMo e Riva?
   • NeMo é de código fechado, enquanto Riva é de código aberto
   • NeMo é para treinamento e ajuste fino de modelos, enquanto Riva é para implantação e serviço otimizados
   • NeMo lida apenas com conversão de texto em fala e Riva apenas lida com reconhecimento
   • São dois nomes para exatamente o mesmo produto
2. Which NVIDIA components does Riva documentation identify for optimized model execution and inference serving?
   • TensorRT for optimizations and Triton Inference Server for serving
   • OpenGL for language modeling and a SQL database for waveform decoding
   • Only CUDA kernels with no inference server
   • A browser rendering engine and an image-editing service
3. Em um pipeline típico do Riva TTS, qual é o papel de um vocoder como o HiFi-GAN?
   • Ele converte áudio de fala em texto
   • Ele detecta qual alto-falante está falando
   • Ele traduz texto entre idiomas
   • Ele converte recursos acústicos (como espectrogramas mel) em uma forma de onda de áudio
4. O que o 'streaming' ASR no Riva permite?
   • Transcrição somente após o upload da gravação completa
   • Streaming de vídeo sem qualquer processamento de áudio
   • Transcrições parciais retornadas conforme o áudio chega, com latência muito baixa
   • Baixando modelos mais rapidamente pela rede
5. Qual é um exemplo de personalização que o NeMo permite para modelos de fala?
   • Reescrevendo o firmware da GPU
   • Ajustando um modelo ASR em vocabulário específico de domínio, como termos médicos
   • Criptografando áudio na camada de rede
   • Compactando arquivos de vídeo
6. Which service interface does Riva expose for speech requests in the documented deployment?
   • A local spreadsheet macro interface only
   • A graphics-driver rendering API only
   • A text tokenizer with no service endpoint
   • gRPC-based microservices
7. Before exporting a fine-tuned NeMo model to Riva, what compatibility check is necessary?
   • Assume every NeMo checkpoint is directly interchangeable with a Riva model
   • Check only the checkpoint's file name
   • Confirm that the architecture, export path, and software versions are supported
   • Assume an ASR model can be deployed as a vocoder without conversion
8. How should a team determine whether Riva streaming ASR meets its latency target under many simultaneous calls?
   • Measure the chosen model and hardware with representative buffering and concurrent streams
   • Treat one published single-workload number as a guarantee for every deployment
   • Measure only the time needed to download the checkpoint
   • Ignore audio-chunk settings because they cannot affect latency