اسپیچ ریکگنیشن کوئز کے لیے SpecAugment

جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔

1. SpecAugment کس چیز پر کام کرتا ہے؟
   • لاگ میل سپیکٹروگرام
   • خام آڈیو ویوفارم
   • متن کی نقل
   • ماڈل کا وزن
2. SpecAugment کے تین آپریشنز میں سے ان میں سے کون سا ہے؟
   • پچ الٹ جانا
   • فریکوئینسی ماسکنگ
   • لفظ کا متبادل
   • ایکو انجیکشن
3. What role did the SpecAugment paper assign to its feature transformations?
   • They guarantee that every recognizer avoids overfitting
   • They replace the need for transcribed training data
   • They augment ASR training inputs and were evaluated for recognition performance
   • They improve every speech model by the same amount
4. 'ٹائم ماسکنگ' کیا کرتا ہے؟
   • ٹرانسکرپٹ ٹائم اسٹیمپ کو حذف کرتا ہے۔
   • آڈیو پلے بیک کو تیز کرتا ہے۔
   • شروع میں خاموشی کو دور کرتا ہے۔
   • لگاتار وقتی اقدامات کے وقفے کو خالی کرتا ہے۔
5. How are time- and frequency-mask locations chosen during SpecAugment training?
   • They are randomly sampled, so the same input may receive different masked regions on later passes
   • They are fixed permanently before the training set is collected
   • They are chosen by a language model after each recognition result
   • They are identical for every utterance and every training step
6. کس بینچ مارک پر SpecAugment نے خاص طور پر جدید ترین نتائج حاصل کرنے میں مدد کی؟
   • امیج نیٹ
   • LibriSpeech
   • دستہ
   • گلو
7. What does time warping do in the original SpecAugment policy?
   • It replaces speech frames with translated text
   • It masks every frequency channel permanently
   • It deforms feature positions along the time axis
   • It changes the speaker identity in the waveform
8. Which recognizer architecture did the original SpecAugment paper use in its experiments?
   • A region-based image detector
   • A music source-separation U-Net only
   • A text-only masked language model
   • Listen, Attend and Spell (LAS)