Вікторина, пов’язана з посібником · Середній Рівень
Тест на виявлення ключових слів і пробуджувальні слова
Перегляньте виявлення ключових слів, каскадне виявлення, помилкові прийоми, аудіофункції, часову впевненість і обмеження на пристрої.
Питання 1 з 8
Яке основне завдання детектора тривожних слів?
Перегляньте кожне запитання8 запитання
Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.
- Яке основне завдання детектора тривожних слів?
- Щоб визначити, коли була промовлена певна тригерна фраза
- Щоб транскрибувати кожне слово, яке вимовляє користувач, у текст
- Для перекладу мови іншою мовою
- Щоб стиснути аудіо для хмарного сховища
- Чому багато розумних динаміків використовують двоетапну схему виявлення?
- Для підтримки двох різних мов одночасно
- Щоб дозволити мікросхемі з низьким енергоспоживанням виконати приблизну перевірку до того, як більша модель підтвердить, заощаджуючи акумулятор
- Щоб записати дві копії аудіо для резервного копіювання
- Для запуску двох окремих голосових помічників одночасно
- Що означає «помилкове прийняття» у виявленні слова пробудження?
- Пристрій ігнорує правильно вимовлену тригерну фразу
- Пристрій не сприймає одне слово як інше в реченні
- Пристрій виходить з режиму сну, навіть якщо ніхто не сказав тригерну фразу
- Пристрою не вдається підключитися до Інтернету
- Приблизно, як готується вхідний звук до того, як його побачить нейронна мережа?
- Спочатку він зберігається як повнорозмірний файл MP3
- Він перетворюється безпосередньо в письмові речення
- Він надсилається без змін на віддалений сервер для аналізу
- Його розрізають на короткі кадри, що перекриваються, і перетворюють на акустичні елементи, як-от MFCC або мел-енергії
- Який компроміс може створити підвищення порогу активації детектора пробудження?
- Менше помилкових прийомів, але потенційно більше помилкових відхилень або відкладених виявлень
- Більше помилкових прийомів і гарантований нуль помилкових відхилень
- Немає змін у частоті помилок за будь-яких звукових умов
- Гарантія того, що кожна фраза користувача буде розпізнана
- Про який результат звіту Hello Edge для CNN, який можна розділити по глибині, щодо оцінювання мовних команд Google?
- 100% точність на всіх мовах і пристроях
- 95,4% точність, приблизно на 10% вище, ніж DNN з аналогічною кількістю параметрів
- Використання пам'яті на 95,4% менше, ніж у всіх конкуруючих моделей
- 10% гарантоване збільшення терміну служби батареї для кожного мікроконтролера
- Що означає хибне відхилення у виявленні пробуджувального слова?
- Детектор активується без пробуджуючого слова
- Мікрофон правильно записує тишу
- Користувач вимовляє слово для пробудження, але детектор не активується
- Доповідачу присвоєно неправильну особу
- Чому система пробудження може використовувати компактну модель на пристрої?
- Це гарантує відсутність помилкових прийомів
- Він замінює будь-яке розпізнавання мовлення
- Це робить фразу пробудження непотрібною
- Він може зменшити залежність від доступу до мережі та підтримувати постійне виявлення низької потужності