Bài kiểm tra về giọng nói khuếch tán DiffWave

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

1. DiffWave tạo ra âm thanh tại thời điểm suy luận như thế nào?
   • Bằng cách lặp đi lặp lại khử nhiễu ngẫu nhiên thành dạng sóng
   • Bằng cách lấy mẫu một giá trị dạng sóng tại một thời điểm tự động
   • Bằng cách nối các đơn vị lời nói đã ghi
   • Bằng cách chạy một lượt chuyển tiếp GAN duy nhất
2. Mạng DiffWave thực sự học được gì để dự đoán trong quá trình đào tạo?
   • Dạng sóng sạch trực tiếp trong một lần chụp
   • Tiếng ồn được thêm vào ở một bước khuếch tán nhất định
   • Bản ghi văn bản
   • Danh tính người nói
3. Hạn chế thực tế chính của DiffWave so với bộ phát âm GAN là gì?
   • Nó không thể điều kiện trên quang phổ
   • Nó chỉ hoạt động ở tốc độ mẫu thấp
   • Nó có thể yêu cầu nhiều bước lấy mẫu, làm cho nó chậm hơn
   • Nó cần được đào tạo đối nghịch để ổn định
4. DiffWave có lợi thế gì so với bộ phát âm GAN trong đào tạo?
   • Nó không cần mạng lưới thần kinh
   • Nó không yêu cầu dữ liệu
   • Nó tạo ra âm thanh ngay lập tức trong một bước
   • Nó tránh được sự huấn luyện đối nghịch không ổn định
5. Mạng dự đoán tiếng ồn của DiffWave giống với kiến trúc nào?
   • Mạng tích chập giãn nở kiểu WaveNet
   • Mô hình ngôn ngữ LSTM định kỳ
   • Máy biến đổi tầm nhìn
   • Hồi quy tuyến tính đơn giản
6. Khoảng bao nhiêu bước lấy mẫu có thể được điều chỉnh tốt để sử dụng lịch trình DiffWave mà vẫn giữ được chất lượng tốt?
   • Chính xác 1000 bước luôn
   • Khoảng sáu bước
   • Khoảng 500 bước
   • Chỉ một bước không cần điều chỉnh
7. What acoustic representation can condition DiffWave when it is used as a vocoder?
   • A list of subtitle line numbers
   • A CT scan of an ancient scroll
   • Một quang phổ mel
   • A source-code dependency graph
8. What loss does DiffWave use to train its noise-prediction network?
   • A word-error-rate objective
   • A discriminator feature-matching loss only
   • A cosine-similarity loss between image embeddings
   • A weighted L2 loss on the predicted noise