Testul coeficienților cepstrali de frecvență Mel

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

1. La ce se referă „mel” din MFCC?
   • Numele inventatorului
   • Un tip de strat de rețea neuronală
   • O unitate de volum în decibeli
   • O scară de frecvență perceptivă care imită auzul uman
2. Care transformată se aplică ultima pentru a produce coeficienții cepstrali?
   • Transformată cosinus discretă
   • transformata Fourier
   • Transformarea wavelet
   • Transformarea Hilbert
3. De ce sunt MFCC-urile relativ robuste pentru tonul unui difuzor?
   • Ele amplifică frecvența fundamentală
   • DCT separă forma tractului vocal lentă de armonicile de înălțime rapidă
   • Ei ignoră complet amplitudinea
   • Ei convertesc mai întâi audio în text
4. Aproximativ câți coeficienți MFCC sunt păstrați de obicei pe cadru?
   • Exact 100
   • În jur de 1.000
   • Pe la 13
   • Doar 1
5. De ce se aplică jurnalul energiilor din bandă mel?
   • Pentru a converti în text
   • Pentru a elimina perfect zgomotul
   • Pentru a crește rata de eșantionare
   • Pentru a aproxima modul în care oamenii percep zgomotul
6. În sistemele audio moderne de învățare profundă, ce înlocuiește adesea MFCC-urile realizate manual?
   • Forme de undă brute sau spectrograme log-mel introduse în front-end-urile învățate
   • Transcrieri text simplu
   • Doar transformata Fourier fără scalare
   • Fișiere MIDI
7. What do the MFCCs summarize after the discrete cosine transform?
   • The original waveform sample by sample
   • A compact representation of the log mel-spectrum’s broad shape
   • The exact phase of every frequency component
   • The semantic meaning of a spoken sentence
8. What information is lost when a signal is summarized by a small set of MFCCs?
   • The recording’s entire duration
   • Every estimate of average loudness
   • Fine spectral detail and phase information
   • The existence of a time axis