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1. 采样率使用的单位是？

dB Hz bit

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2. 使用流式加载模式加载大规模数据集时，何时才能开始使用该数据集？

在完整的数据集下载完毕时 在前16个样本下载完成时 在第一个样本被下载完成是

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3. 什么是时频谱？

将麦克风的电信号转化为数字信号的设备 表示音频信号的幅值随时间变化的图像，也被称为声音信号的*时域*表示 表示音频信号的各个频率成分随时间变化的可视化表示

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4. 下列方法中，最简单的可以将原始音频转化为Whisper模型接受的对数梅尔谱的方法是？

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. 如何从🤗 Hub加载数据集？

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. 你的自定义数据集包含了32千赫兹采样率的高清音频。你现在想要训练一个使用16千赫兹采样率的语音识别模型。你应该怎么做？

直接使用这些数据，模型可以对不同采样率的数据有泛化能力 使用🤗 Datasets库的音频模组对自定义数据集进行降采样 使用每隔一个样本点丢弃一个样本点的方法进行降采样

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7. 如何将机器学习模型生成的时频谱转化为波形？

我们可以使用一种叫做声码器（vocoder）的神经网络从时频谱重构波形 我们可以用逆短时傅里叶变换（inverse STFT）将生成的时频谱转化为波形 无法将机器学习模型生成的时频谱转化为波形。
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