گائیڈ سے منسلک کوئز · آسان سطح
صوتی سرگرمی کا پتہ لگانے والا کوئز
سٹریمنگ آڈیو میں آواز کی سرگرمی کا پتہ لگانے، فریم کی سطح کے اسپیچ کے فیصلوں، ہینگ اوور کے رویے اور تھریشولڈ ٹریڈ آف کا جائزہ لیں۔
سوال 1 کی 8
صوتی سرگرمی کا پتہ لگانے کا بنیادی کام کیا ہے؟
ہر سوال کا جائزہ لیں۔8 سوالات
جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔
- صوتی سرگرمی کا پتہ لگانے کا بنیادی کام کیا ہے؟
- فیصلہ کریں کہ آیا آڈیو میں تقریر ہے یا نہیں۔
- پہچانیں کہ کون بول رہا ہے۔
- تقریر کا متن میں ترجمہ کریں۔
- مصنوعی آوازیں بنائیں
- How does the OpenAI Realtime API’s server_vad mode determine audio chunks?
- By identifying the speaker’s legal name
- By using periods of silence
- By examining image frames
- By grouping words alphabetically
- What does silence_duration_ms configure in server_vad?
- The length of the speaker embedding
- آڈیو نمونہ کی شرح
- How long a silent interval is used to detect that speech has stopped
- How many words appear in a transcript
- What range does the documented server_vad activation threshold use?
- -100 to 100
- 1 to 1000
- Only the strings “low” and “high”
- 0 سے 1
- How does semantic_vad estimate that a user has finished speaking?
- It uses a semantic classifier based on the words the user has uttered
- It waits for exactly 500 milliseconds of silence only
- It checks for a camera image
- It counts speaker turns from a diarization transcript
- What does high eagerness do in semantic_vad?
- It waits longer before every response
- It chunks audio sooner and can return transcription events faster
- It disables all speech detection
- It increases the number of speakers in the audio
- What is the documented default equivalent of semantic_vad eagerness set to auto?
- صفر
- High
- درمیانہ
- No threshold
- Why may a streaming VAD include padding before detected speech?
- To add words that were not spoken
- To identify the real-world speaker name
- To reduce every utterance to one frame
- To preserve audio immediately preceding the detected onset