SpecAugment для викторины по распознаванию речи

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

1. На чем работает SpecAugment?
   • Логарифмическая спектрограмма
   • Необработанный аудиосигнал
   • Текстовая расшифровка
   • Вес модели
2. Какая из этих операций является одной из трёх операций SpecAugment?
   • Реверс шага
   • Маскирование частоты
   • Замена слов
   • Эхо-инъекция
3. What role did the SpecAugment paper assign to its feature transformations?
   • They guarantee that every recognizer avoids overfitting
   • They replace the need for transcribed training data
   • They augment ASR training inputs and were evaluated for recognition performance
   • They improve every speech model by the same amount
4. Что делает «маскировка времени»?
   • Удаляет временные метки стенограммы
   • Ускоряет воспроизведение звука
   • Убирает тишину в начале
   • Очищает интервал последовательных временных шагов
5. How are time- and frequency-mask locations chosen during SpecAugment training?
   • They are randomly sampled, so the same input may receive different masked regions on later passes
   • They are fixed permanently before the training set is collected
   • They are chosen by a language model after each recognition result
   • They are identical for every utterance and every training step
6. В каком тесте SpecAugment особенно помог достичь самых современных результатов?
   • ImageNet
   • LibriРечь
   • Отряд
   • КЛЕЙ
7. What does time warping do in the original SpecAugment policy?
   • It replaces speech frames with translated text
   • It masks every frequency channel permanently
   • It deforms feature positions along the time axis
   • It changes the speaker identity in the waveform
8. Which recognizer architecture did the original SpecAugment paper use in its experiments?
   • A region-based image detector
   • A music source-separation U-Net only
   • A text-only masked language model
   • Listen, Attend and Spell (LAS)