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코스에 대한 이해도를 체크해보세요

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1. 샘플링 속도는 어떤 단위를 사용합니까?

dB Hz bit

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2. 큰 오디오 데이터셋을 스트리밍한다면 어느 시점부터 이를 사용할 수 있습니까?

모든 데이터셋이 다운로드되는 순간. 처음 16개의 데이터가 다운로드되는 순간. 첫번째 데이터가 다운로드되는 순간.

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3. 스펙트로그램이란 무엇인가요?

마이크에서 캡처된 오디오를 디지털화하는데 사용하는 장치로, 음파를 전기 신호로 변환합니다. 오디오 신호의 진폭이 시간에 따라 변하는 것을 그린 것. 소리의 *시간 영역* 표현 이라고도 합니다. 주파수 스펙트럼이 시간에 따라 변화하는 것을 시각적으로 나타낸 것.

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4. 원시 오디오 데이터를 Whisper에 적합한 로그-멜 스펙트로그램으로 변환하는 가장 쉬운 방법은?

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. 🤗 허브에서 데이터셋을 불러오는 방법은?

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. 32 kHz의 샘플링 속도를 가진 고품질 오디오 데이터셋으로 16 kHz 샘플링 속도를 요구하는 음성 인식 모델을 학습하고자 합니다. 그렇다면 무엇을 해야합니까?

데이터를 그대로 사용한다. 모델은 고품질 데이터를 쉽게 일반화할 수 있을 것이므로. 🤗 Datasets 라이브러리의 Audio 모듈을 이용하여 다운샘플링을 한다. 다른 모든 샘플들을 버려서 2배 다운샘플링이 되도록 한다.

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7. 머신러닝 모델에 의해 만들어진 스펙트로그램을 파형으로 바꾸는 방법으로 옳은 것은?

vocoder라는 신경망을 이용해 스펙트로그램에서 파형을 재구성한다. 역 STFT를 이용해 스펙트로그램을 파형으로 바꾼다. 머신러닝 모델에 의해 만들어진 스펙트로그램은 다시 파형으로 되돌릴 수 없습니다.
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