Test automat pentru transcrierea muzicii

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

1. Ce scoate în principal transcrierea muzicală automată?
   • O reprezentare simbolică precum MIDI sau partituri
   • O versiune mai tare, remasterizată a sunetului
   • O descriere text a stării de spirit a cântecului
   • Un fișier audio comprimat
2. De ce muzica polifonică este deosebit de greu de transcris?
   • Fișierele audio sunt prea mari
   • Notele suprapuse partajează și estompează armonicile în spectru
   • Microfoanele nu pot înregistra mai mult de o notă
   • Muzica polifonică este întotdeauna prea liniștită
3. Ce a fost de remarcat la modelul Google's Onsets and Frames?
   • A generat piese noi de la zero
   • A funcționat doar pe cuvântul vorbit
   • A separat detectarea debutului de detectarea înălțimii la nivel de cadru
   • A eliminat zgomotul de fundal din înregistrări
4. De ce este utilă Constant-Q Transform pentru muzică?
   • Acesta șterge automat secțiunile silențioase
   • Convertește stereo în mono
   • Accelerează sunetul
   • Recipientele sale de frecvență sunt distanțate logaritmic, potrivindu-se cu distanța dintre tonurile muzicale
5. La ce se referă un „debut” în transcriere?
   • Momentul exact în care începe o notă
   • Sfârșitul unui cântec
   • Volumul înregistrării
   • Tempo-ul piesei
6. Ce model este cunoscut pentru transcrierea mai multor instrumente simultan?
   • JPEG
   • MT3
   • BERT-bază
   • WaveNet
7. What information does a symbolic MIDI note event typically encode?
   • Only the waveform’s microphone brand
   • A compressed audio bitrate and codec license
   • Pitch and timing such as onset and duration
   • The listener’s preferred musical genre
8. What makes MT3 a multitrack transcription system?
   • It converts every instrument to a single speech transcript
   • It only estimates the global BPM
   • It identifies songs from short audio fingerprints
   • It predicts note events across multiple instrument parts