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Normalização de texto para teste de fala

Teste a normalização do texto da fala: expandindo números e símbolos, classificando tokens, resolvendo contexto e usando regras ou modelos neurais.

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Pergunta 1 de 8

O que a normalização de texto para fala faz principalmente?

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As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

  1. O que a normalização de texto para fala faz principalmente?
    • Reescreve o texto escrito em palavras totalmente faladas
    • Compacta arquivos de áudio
    • Traduz texto para outro idioma
    • Detecta a emoção do locutor
  2. Como um bom sistema deveria normalizar '$5' para fala?
    • 'dólar cinco'
    • 'cinco dólares'
    • 'S cinco'
    • 'por cento cinco'
  3. Por que normalizar um token como 'Dr.' ou 'IV' complicado?
    • Esses tokens são sempre pronunciados da mesma maneira
    • Eles não contêm letras
    • Sua expansão correta depende do contexto
    • Eles são usados apenas em matemática
  4. What data did the cited neural text-normalization study use to evaluate its models?
    • Unlabeled phone audio only
    • Medical records annotated by clinicians
    • A small set of manually written code snippets
    • English and Russian Wikipedia sentences verbalized by Google TTS’s Kestrel system
  5. What safeguard against unrecoverable errors does the cited neural text-normalization paper discuss?
    • WFST-based covering grammars
    • Removing the reference transcript
    • Replacing all token classes with a speech waveform
    • Using image segmentation at inference
  6. Na normalização clássica, qual é o papel de atribuir a um token uma “classe semiótica”?
    • Ele escolhe a voz do locutor
    • Ele rotula o token (por exemplo, data, dinheiro, medida) para que o verbalizador correto seja aplicado
    • Comprime o texto
    • Remove toda a pontuação
  7. In the Kestrel TTS normalization system, what follows tokenization and classification?
    • A speaker diarization pass labels voices
    • A vocoder renders the waveform
    • A verbalization stage applies grammars to turn classified tokens into spoken forms
    • An image model recognizes the page layout
  8. Why can English and Russian text require different normalization grammars?
    • Every language uses identical number and date formats
    • Language has no effect on spoken forms
    • Russian text cannot be normalized for speech
    • Written conventions and verbalization rules vary by language