#
测测你对课程内容的理解

###
1. 什么是声码器（vocoder）？

将Transformer输出的时频谱转化为声音波形的外挂神经网络。 生成音频嵌入序列的一种Transformer层。 对声音进行降噪预处理的外挂神经网络。

###
2. Wav2Vec2模型采用了什么结构？

Seq2Seq结构 CNN结构 CTC结构

###
3. CTC算法中的空白标记（blank token）有什么作用？

空白标记可以表示句子中不同单词之间的分隔。 空白标记表示的是字母组之间的硬边界的预测标记。它可以帮助我们对重复字母进行过滤。 空白标记表示不对应字母表中任一词素的声音，类似于“未知”标记。

###
4. 下列关于CTC模型的选项中哪一项是 错误 的？

CTC模型仅使用的Transformer结构中的编码器（encoder）。 Wav2Vec2和HuBERT使用了完全相同的结构，但训练方法不同。 CTC模型在语音识别任务上的准确率高于其他任何模型。

###
5. Whisper模型使用了什么结构？

Seq2Seq结构 CNN结构 CTC结构

###
6. 解决音频分类任务的最简单方法是？

在音频波形上使用编码器-解码器结构。 使用时频谱并将其视为图像分类任务。 将CTC模型改造为一个音频分类器，改变其分类标签并使用常规的交叉熵损失函数（regular cross-entropy loss function）进行训练。

###
7. 以下陈述是否正确：当我们在时频谱上应用图像分类技巧时，我们可以使用常见的图像数据增强（Image data augmentation）方法，例如图像平移、裁切或改变大小，来提高模型的性能。

正确 错误
Update on GitHub