Вікторина, пов’язана з посібником · Середній Рівень

Нормалізація тексту для мовленнєвої вікторини

Тест нормалізації мовного тексту: розширення чисел і символів, класифікація токенів, визначення контексту та використання правил або нейронних моделей.

Пов'язані напрямні шляхиНормалізація тексту для мовлення
Питання 1 з 8

Що в першу чергу робить нормалізація тексту для мовлення?

Перегляньте кожне запитання8 запитання

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

  1. Що в першу чергу робить нормалізація тексту для мовлення?
    • Переписує написаний текст у повністю вимовлені слова
    • Стискає аудіофайли
    • Перекладає текст іншою мовою
    • Виявляє емоції мовця
  2. Як хороша система повинна нормалізувати «$5» для мови?
    • "долар п'ять"
    • "п'ять доларів"
    • "S п'ять"
    • "відсоток п'ять"
  3. Чому нормалізація такого токена, як "Dr.", чи "IV" складно?
    • Ці лексеми завжди вимовляються однаково
    • Вони не містять букв
    • Їх правильне розширення залежить від контексту
    • Вони використовуються тільки в математиці
  4. Які дані цитоване дослідження нормалізації нейронного тексту використовувало для оцінки своїх моделей?
    • 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. Який захист від невиправних помилок обговорюється в цитованому документі про нормалізацію нейронного тексту?
    • WFST-based covering grammars
    • Removing the reference transcript
    • Replacing all token classes with a speech waveform
    • Using image segmentation at inference
  6. У класичній нормалізації, яка роль присвоєння лексемі «семіотичного класу»?
    • Він вибирає голос мовця
    • Він позначає токен (наприклад, дата, гроші, міра), щоб застосувати правильний вербалізатор
    • Він стискає текст
    • Він видаляє всі розділові знаки
  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