Test legat de ghid · Mediu Nivel

Normalizarea textului pentru chestionarul de vorbire

Testați normalizarea textului vorbirii: extinderea numerelor și simbolurilor, clasificarea jetoanelor, rezolvarea contextului și utilizarea regulilor sau modelelor neuronale.

Căi de ghidare aferenteNormalizarea textului pentru vorbire
Întrebare 1 de 8

Ce face în principal normalizarea textului pentru vorbire?

Previzualizează fiecare întrebare8 întrebări

Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.

  1. Ce face în principal normalizarea textului pentru vorbire?
    • Rescrie textul scris în cuvinte complet rostite
    • Comprimă fișierele audio
    • Traduce text în altă limbă
    • Detectează emoția vorbitorului
  2. Cum ar trebui un sistem bun să normalizeze „5$” pentru vorbire?
    • „cinci dolari”
    • „cinci dolari”
    • „S cinci”
    • „la sută cinci”
  3. De ce este normalizarea unui simbol precum „Dr.” sau „IV” complicat?
    • Aceste jetoane sunt întotdeauna pronunțate la fel
    • Nu conțin litere
    • Extinderea lor corectă depinde de context
    • Sunt folosite doar la matematică
  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. În normalizarea clasică, care este rolul atribuirii unui token unei „clase semiotice”?
    • Preia vocea vorbitorului
    • Etichetează simbolul (de exemplu, data, banii, măsura), astfel încât să fie aplicat verbalizatorul potrivit
    • Comprimă textul
    • Îndepărtează toate semnele de punctuație
  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