Kurs materyalini anladığınızı kontrol edin

1. Örnekleme hızı hangi birimlerle ölçülür?

2. Büyük bir ses veri kümesini aktarırken, onu ne kadar sürede kullanmaya başlayabilirsiniz?

3. Spektrogram nedir?

4. Ham ses verilerini Whisper’ın beklediği log-mel spektrogramına dönüştürmenin en kolay yolu nedir?

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")

5. 🤗 Hub’dan veri kümesini nasıl yüklersiniz?

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)

6. Özel veri kümeniz 32 kHz örnekleme hızına sahip yüksek kaliteli ses içerir. Ses örneklerinin 16 kHz örnekleme hızına sahip olmasını bekleyen bir konuşma tanıma modeli eğitmek istiyorsunuz. Ne yapmalısın?

7. Makine öğrenimi modeli tarafından oluşturulan bir spektrogramı dalga biçimine nasıl dönüştürebilirsiniz?