# Проверьте свое понимание материала курса

### 1. Что такое вокодер?

<Question
	choices={[
		{
			text: "Дополнительная нейронная сеть, превращающая выходную спектрограмму трансформера в осциллограмму.",
			explain: "Correct! ",
			correct: true
		},
		{
			text: "Тип слоя-трансформера, отвечающий за создание эмбеддингов звука.",
			explain: ""
		},
		{
			text: "Дополнительная нейронная сеть, осуществляющая предварительную обработку речевого аудиосигнала для удаления фонового шума",
			explain: "",
		}
	]}
/>

### 2. Wav2Vec2 является примером

<Question
	choices={[
		{
			text: "Архитектуры Seq2Seq",
			explain: ""
		},
		{
			text: "Архитектуры CNN",
			explain: ""
		},
		{
			text: "Архитектуры CTC",
			explain: "Correct!",
			correct: true
		}
	]}
/>

### 3. Что делает пустой токен в алгоритме CTC?

<Question
	choices={[
		{
			text: "Пустой токен обозначает паузы между отдельными словами в предложении.",
			explain: ""
		},
		{
			text: "Пустой токен - это спрогнозированный токен, который служит жесткой границей между группами символов. Он позволяет отфильтровать дублирующиеся символы",
			explain: "Correct!",
			correct: true
		},
		{
			text: "Пустой токен используется для звуков, не соответствующих ни одному токену в словаре, аналогично токену <UNK> для 'unknown'.",
			explain: ""
		}
	]}
/>

### 4. Какое из следующих утверждений о моделях CTC является ЛОЖНЫМ? 

<Question
	choices={[
		{
			text: "В моделях CTC используется только энкодерная часть архитектуры трансформера.",
			explain: ""
		},
		{
			text: "Wav2Vec2 и HuBERT используют абсолютно одинаковую архитектуру, но обучаются по-разному.",
			explain: ""
		},
		{
			text: "Модели CTC, как правило, показывают лучшие результаты при распознавании речи по сравнению с другими архитектурами.",
			explain: "Correct!",
			correct: true
		}
	]}
/>

### 5. Whisper является примером  

<Question
	choices={[
		{
			text: "Seq2Seq архитектуры",
			explain: "Correct!",
			correct: true
		},
		{
			text: "CNN архитектуры",
			explain: ""
		},
		{
			text: "CTC архитектуры",
			explain: ""
		}
	]}
/>

### 6. Как проще всего выполнить классификацию звука?

<Question
	choices={[
		{
			text: "Использовать трансформеры энкодер-декодер на форме волны звука.",
			explain: ""
		},
		{
			text: "Использовать спектрограммы и рассматривать задачу как задачу классификации изображений.",
			explain: "Correct!",
			correct: true
		},
		{
			text: "Превратить модель CTC в классификатор звука общего назначения, изменив метки и обучив ее с помощью обычной функции потерь кросс-энтропии.",
			explain: ""
		}
	]}
/>

### 7. Верно или нет? Если рассматривать спектрограммы как изображения для классификации, то всегда полезно использовать методы дополнения данных изображения, такие как сдвиг изображения, его обрезка или изменение размера. 

<Question
	choices={[
		{
			text: "Правда",
			explain: ""
		},
		{
			text: "Ложь",
			explain: "Correct!",
			correct: true
		}
	]}
/>


<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter3/quiz.mdx" />