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Vérifier votre compréhension de l’unité

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1. En quelles unités le taux d’échantillonnage est-il mesuré ?

dB Hz bit

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2. Lorsqu’un grand jeu de données audio est streamé, à quel moment peut-on commencer à l’utiliser ?

Dès que le jeu de données complet est téléchargé. Dès que les 16 premiers exemples sont téléchargés. Dès que le premier exemple est téléchargé.

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3. Qu’est-ce qu’un spectrogramme ?

Un appareil utilisé pour numériser le son qui est d'abord capturé par un microphone, qui convertit les ondes sonores en un signal électrique. Un graphique qui montre comment l'amplitude d'un signal audio change dans le temps. Il est également connu sous le nom de représentation du son dans le *domaine temporel*. Une représentation visuelle du spectre de fréquence d'un signal qui varie en fonction du temps.

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4. Quel est le moyen le plus simple de convertir des données audio brutes en spectrogramme log-mel attendu par Whisper ?

A.

    librosa.feature.melspectrogram(audio["array"])

B.

    feature_extractor = WhisperFeatureExtractor.from_pretrained("openai/whisper-small")
    feature_extractor(audio["array"])

C.

    dataset.feature(audio["array"], model="whisper")

A B C

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5. Comment charger un jeu de données depuis me 🤗 Hub ?

A.

    from datasets import load_dataset

    dataset = load_dataset(DATASET_NAME_ON_HUB)

B.

    import librosa

    dataset = librosa.load(PATH_TO_DATASET)

C.

    from transformers import load_dataset

    dataset = load_dataset(DATASET_NAME_ON_HUB)

A B C

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6. Votre jeu de données personnalisé contient des données audio de haute qualité avec une fréquence d’échantillonnage de 32 kHz. Vous souhaitez entraîner un modèle de reconnaissance vocale qui s’attend à ce que les exemples audio aient une fréquence d’échantillonnage de 16 kHz. Que devez-vous faire ?

Utilisez les exemples tels quels, le modèle se généralisera facilement à des exemples audio de meilleure qualité. Utiliser le module `Audio` de la bibliothèque 🤗 Datasets pour sous-échantillonner les exemples du jeu de données personnalisé. Réduire l'échantillonnage d'un facteur 2 en éliminant tous les autres échantillons.

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7. Comment convertir un spectrogramme généré par un modèle d’apprentissage automatique en une forme d’onde ?

Nous pouvons utiliser un réseau neuronal appelé vocodeur pour reconstruire une forme d'onde à partir du spectrogramme. Nous pouvons utiliser l'inverse de la TFCT pour convertir le spectrogramme généré en une forme d'onde. Il est impossible de convertir un spectrogramme généré par un modèle d'apprentissage automatique en une forme d'onde.