Test de aliniere monotonă Glow-TTS

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

1. Ce problemă cu TTS bazat pe atenție își propune să rezolve Glow-TTS?
   • Omiterea sau repetarea cuvintelor pe propoziții lungi
   • Audio prea silentios
   • Incapacitatea de a utiliza un GPU
   • Lipsa unui codificator de text
2. Ce înseamnă MAS în Glow-TTS?
   • Mel Audio Sinteza
   • Căutare aliniere monotonă
   • Sistem de atenție multiplă
   • Sampler acustic modular
3. De ce este necesar ca alinierea să fie monotonă?
   • Pentru a face sunetul mai puternic
   • Pentru a reduce dimensiunea fișierului
   • Deoarece textul este citit în ordine de la stânga la dreapta în timp
   • Pentru a accepta mai multe difuzoare
4. Ce tip de decodor folosește Glow-TTS pentru modelarea spectrogramelor?
   • O rețea de atenție recurentă
   • Un clasificator convoluțional
   • Un model de limbaj transformator
   • Un flux de normalizare
5. La momentul deducerii, cum decide Glow-TTS cât durează fiecare simbol text?
   • Un predictor de durată emite numărul de cadre per jeton
   • Rulează din nou MAS pe audio
   • Se ghiceste la întâmplare
   • Folosește un microfon
6. Care este un avantaj practic ca Glow-TTS să fie neautoregresiv?
   • Nu are nevoie de introducere de text
   • Poate genera toate cadrele în paralel pentru o sinteză rapidă
   • Nu poate controla pasul
   • Funcționează doar offline
7. What does the surjective-alignment assumption mean in Glow-TTS?
   • Each speech frame maps to multiple languages
   • Some text tokens must be skipped
   • Every text token maps to at least one speech frame
   • The output audio has no frame sequence
8. How does Glow-TTS find a likely alignment during training?
   • A human marks every phoneme-frame pair by hand
   • It randomly permutes the text tokens
   • A waveform classifier chooses a speaker identity
   • Dynamic programming searches for the most probable valid monotonic path