Test de generație de muzică simbolică

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

1. Ce produce de fapt generația de muzică simbolică?
   • Notație structurată, cum ar fi note, înălțimi și sincronizare (adesea MIDI)
   • Audio stereo terminat cu voci realiste
   • Doar versuri, fără muzică
   • Copertă de album
2. What scale did OpenAI report for MuseNet’s generated compositions?
   • Single notes on one instrument only
   • Compositions up to four minutes with ten different instruments
   • One-second clips with no instruments
   • Full orchestral scores limited to 100 measures
3. Care dintre acestea este un model muzical simbolic bine-cunoscut de la OpenAI?
   • Stable Diffusion
   • șoptește
   • MuseNet
   • DALL-E
4. Cum modelele simbolice moderne tratează de obicei muzica din punct de vedere computațional?
   • Ca imagini ale formelor de undă
   • Ca zgomot aleatoriu fără structură
   • Ca un singur număr per cântec
   • Ca limbaj, în care evenimentele notă sunt jetoane prezise în secvență
5. Why can symbolic note-event sequences be shorter than raw-audio waveforms for a musical passage?
   • They represent musical events directly instead of every waveform sample
   • They remove all timing information
   • They store only a single note per song
   • They encode sound as images
6. De ce este nevoie pentru a auzi de fapt o compoziție simbolică?
   • Nimic - se redă singur ca sunet terminat
   • Un sintetizator sau un sampler pentru a transforma notele în sunet
   • O presă de tipar
   • Un model de limbă separat pentru a scrie versuri
7. Which note-event properties can a symbolic sequence encode?
   • Only the waveform’s file size
   • Camera exposure and frame rate
   • Pitch, onset, duration, and velocity
   • The listener’s heart rate only
8. Which attributes did MuseNet combine in its note tokens?
   • Only the note’s printed letter name
   • Lyrics, album art, and release date
   • Waveform samples and speaker identity
   • Pitch, volume, and instrument information