Викторина, связанная с руководством · Средний Уровень

Нормализация текста для речевой викторины

Тестовая нормализация речевого текста: расширение чисел и символов, классификация токенов, определение контекста и использование правил или нейронных моделей.

Связанные направляющие путиНормализация текста для речи
Вопрос 1 из 8

Что в первую очередь делает нормализация текста для речи?

Предварительный просмотр каждого вопроса8 вопросы

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

  1. Что в первую очередь делает нормализация текста для речи?
    • Переписывает письменный текст в полностью произнесенные слова.
    • Сжимает аудиофайлы
    • Переводит текст на другой язык
    • Определяет эмоции говорящего
  2. Как хорошая система должна нормализовать «5 долларов» за речь?
    • 'пять долларов'
    • 'пять долларов'
    • «С пять»
    • 'процентов пять'
  3. Почему нормализуется токен типа «Доктор»? или «IV» сложно?
    • Эти токены всегда произносятся одинаково.
    • Они не содержат букв
    • Их правильное раскрытие зависит от контекста.
    • Они используются только в математике.
  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. Какова роль присвоения токену «семиотического класса» в классической нормализации?
    • Он выбирает голос говорящего
    • Он помечает токен (например, дату, деньги, меру), поэтому применяется правильный вербализатор.
    • Он сжимает текст
    • Убирает все знаки препинания
  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