Transformers Testi ile Müzik Etiketleme

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Müzik etiketleme neden çoklu etiket sorunu olarak ele alınıyor?
   • Çünkü tek bir parça aynı anda birden fazla etiketi taşıyabilir
   • Çünkü her şarkının tam olarak bir doğru etiketi vardır
   • Çünkü etiketler her zaman sayısaldır
   • Çünkü sanatçı başına yalnızca bir tür vardır
2. In the Audio Spectrogram Transformer paper, what audio representation is split into patches?
   • A list of MIDI note names
   • Bir log-Mel spektrogramı
   • A sequence of album-cover pixels
   • A transcription of the song’s lyrics
3. Müzik etiketleme modelleri neden etiket başına bir softmax yerine sigmoid çıktı kullanıyor?
   • Sigmoidlerin hesaplanması daha hızlıdır
   • Softmax ses üzerinde çalışamaz
   • Çünkü etiketler bir arada bulunabilir ve birbirini dışlamaz
   • Etiket sayısını azaltmak için
4. MERT gibi modeller için kendi kendini denetleyen ön eğitimin rolü nedir?
   • Şarkıları elle etiketliyor
   • Parçalardan vokalleri kaldırır
   • Sadece klasik müzikte çalışır
   • İnce ayar yapmadan önce etiketlenmemiş kliplerden güçlü ses temsillerini öğrenir
5. Müzik etiketleyicilere ince ayar yapmak ve kıyaslama yapmak için yaygın olarak hangi veri kümesi kullanılır?
   • MagnaTagATune
   • MNIST
   • ImageNet
   • TAKIM
6. CLAP tarzı modeller sıfır atışlı müzik etiketlemeyi nasıl sağlar?
   • Her şarkıyı ezberleyerek
   • Paylaşılan bir yerleştirme alanında ses ve metin açıklamalarını hizalayarak
   • Müziği görüntülere dönüştürerek
   • Mümkün olan her etiket için etiket gerektirerek
7. Which metric can evaluate a music tagger’s ability to rank relevant tags highly?
   • Kelime hata oranı
   • Peak signal-to-noise ratio
   • Mean average precision
   • BLEU score
8. What does the musicnn repository provide?
   • A text-only sentiment classifier
   • A digital audio workstation
   • A collection of manually composed MIDI scores
   • Pretrained convolutional neural networks for music audio tagging