Тест AudioGen для синтезу тексту в аудіо

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

1. What task does the cited AudioGen study address?
   • Only exact transcript-to-speech rendering
   • Тільки класифікація зображень
   • Generating general audio conditioned on descriptive text
   • Only converting every audio event into MIDI notation
2. Який перший етап розробки AudioGen?
   • Аудіоавтокодувальник, який перетворює сигнали на дискретні токени
   • Модель перетворення тексту в зображення
   • Розпізнавач мови
   • Відеокодер
3. Який тип моделі передбачає звукові маркери?
   • Згортковий класифікатор зображень
   • Дерево рішень
   • Простий лінійний регресор
   • Авторегресійна модель мови Transformer
4. What does AudioGen’s original mixed-source augmentation do?
   • Only concatenates unmodified waveform clips end to end
   • Mixes audio samples and concatenates their corresponding text captions
   • Deletes both source captions
   • Changes every sound into a silent recording
5. Яка більша бібліотека Meta містить AudioGen?
   • AudioCraft
   • PyTorch Lightning
   • Концентратор TensorFlow
   • Дифузори для обличчя
6. Як створюється кінцева форма сигналу зі згенерованих AudioGen токенів?
   • Жетони друкуються як текст
   • Вони надсилаються електронною поштою на сервер
   • Вони відображаються як зображення
   • Декодер кодека перетворює токени назад в аудіо
7. Which two model contributions are combined by classifier-free guidance in the original AudioGen formulation?
   • Only the left and right display colors
   • Text-conditional and unconditional log-probability contributions
   • Only two unrelated image filenames
   • A required human transcript and a password
8. What additional input defines AudioGen’s studied audio-continuation setup?
   • Only a blank file extension
   • A mandatory complete future waveform as the answer
   • An initial acoustic audio prefix
   • Only a screenshot of the source code