引导式测验 · 中等 等级
耳语语音识别测验
回顾 Whisper 的多语言音频到文本设计、其标记选择的任务，以及广泛的培训覆盖范围能保证什么和不能保证什么。
问题 1 的 8
Whisper 接受了大约多少小时的音频训练？
预览每个问题8 问题
当您参加测验时，就会出现答案和解释。
- Whisper 接受了大约多少小时的音频训练？
- 680,000小时
- 6,800 小时
- 68,000 小时
- 680万小时
- Whisper 在编码器之前根据原始音频计算什么中间表示？
- 原始波形张量
- 对数梅尔谱图
- 仅 MFCC delta 功能
- 单一热音素向量
- 单个 Whisper 模型如何执行转录和翻译等多项任务？
- 它为每个任务加载不同的模型
- 它并行运行单独的微调头
- 特殊提示标记指定解码期间的任务
- 用户手动编辑频谱图
- Whisper 使用什么整体神经架构？
- 仅卷积网络
- 循环 LSTM 堆栈
- 扩散模型
- Transformer 编码器-解码器
- 与早期的 ASR 系统相比，为什么 Whisper 被认为特别强大？
- 它接受了多样化、嘈杂的现实世界网络音频的训练
- 它仅适用于工作室干净的音频
- 它不使用机器学习
- 它需要定制麦克风
- Whisper 的模型权重是根据什么许可证发布的？
- 专有，仅限 API
- 麻省理工学院（开源）
- GPL，禁止商业用途
- 知识共享非衍生品
- Whisper 将每个音频片段转换为 log-Mel 语谱图的时间大约是多久？
- 3 秒
- 3 分钟
- 30 秒
- 30分钟
- Whisper 的英语翻译任务会将非英语语音转换为什么？
- 一段使用说话者声音的翻译录音
- 仅原始语言的转录文本
- 检测到的说话者列表
- 一段英语文本翻译